ml.
8 инструментов для развёртывания ML-моделей, о которых вам нужно знать
То, как мы создаём и развёртываем API обученных моделей в продакшене, зависит от множества аспектов жизненного цикла машинного обучения. Концепция MLOps оказалась чрезвычайно полезной для работы со сложными средами развёртывания ML‑моделей.Внедрение надёжных MLOps‑решений может принести значительные выгоды компаниям, инвестирующим в машинное обучение. Однако важно понимать, какие инструменты использовать и как их применять. При этом освоение и интеграция новых решений, упрощающих рабочий процесс, тоже могут стать вызовом.
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Привет! Меня зовут Владимир Морозов, я старший дата-сайентист в отделе автоматической модерации Авито. Раньше мы блокировали объявления, которые нарушают правила публикации, а теперь исправляем — с помощью ML-системы. Так мы сохраняем количество контента, сокращаем стоимость модерации и улучшаем пользовательский опыт. В статье подробно расскажу обо всех этапах внедрения новой ML-механики: от идеи и исследования подходов до оптимизации нейронок и вывода в продакшен.
Тестирование с интеллектом: Пилотный проект внедрения ИИ в РСХБ-Интех
Привет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
Как ИИ войти в тестирование: методики разработки автотестов
Привет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? (февраль 2025)
Мы постоянно слышим хайповые заявления: “ИИ нас всех заменит”, “экспертиза больше не является ограничением", “мы уже знаем как создать AGI” итп. Под влиянием медиа и общественных ожиданий многие воспринимают потенциальные или прогнозируемые технологии как уже существующие.В этой статье мы разберём, какие задачи искусственный интеллект реально решает уже сегодня, и как их можно разделить на категории: Инженер, Аналитик, Рассказчик и Ассистент. Мы также рассмотрим текущее распределение задач между этими категориями и спрогнозируем, какие изменения произойдут в ближайшие годы.
Рецензия на переводную книгу “Машинное обучение с малым объемом кодирования” (Low-Code AI)
Как кажется, основные читатели книги "Low-Code AI"
