ml.
Собрать команду ИИ-агентов: инструменты для дата-сайентистов, разработчиков, тестировщиков и инженеров
Мы запустили собственную платформу полного цикла производства ПО с ИИ‑агентами —
Линейная регрессия в факторных моделях
Привет, Хабр!Когда мы говорим «факторная модель», многие вспоминают Python‑ноутбуки. Но если отмотать плёнку, бóльшая часть индустриальных движков для риска и ценообразования десятилетиями писалась на C++ поверх BLAS/LAPACK. Там же удобно делать устойчивые разложения: QR с переупорядочиванием столбцов, SVD, регуляризацию. Библиотеки вроде Eigen дали нормальный интерфейс к этим штукам, и регрессия перестала быть болью «Ax = b» руками. QR с перестановками колонок вообще стандарт для переобусловленных задач.
Градиентный бустинг для новичков
Центр непрерывного образованияфакультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Как найти своё призвание за два года, а не за десять
Сколько людей вы знаете, которые говорят: — Я работаю уже десять лет, но понимаю, что это вообще не моё. Это происходит постоянно. Человек учится в бакалавриате, устраивается на первую работу, несколько лет работает, понимает, что не нравится, пробует другое место, потом ещё одно… И только к 35-40 годам начинает осознавать, что ему действительно интересно. Проблема в том, что мир меняется слишком быстро, чтобы позволить себе такой долгий процесс поиска. Но что, если можно сжать этот путь до двух лет?
MOEX_AutoML VS ИИ (LLM)
Специализация всё ещё ключевой фактор точности прогноза? Всем привет! Меня зовут Андрей Бугаенко, и в этой статье я расскажу, почему мы в Московской бирже считаем, что AutoML-подход, основанный на интеллектуальном выборе моделей и признаков (на примере MOEX_AutoML), эффективнее современных LLM в задачах численного прогнозирования.
Три варианта решения задачи распределения бюджета в категорийном кэшбэке
Уровень «Хард».Часто нам нужно распределить бюджет какой-то акции/программы так, чтобы… Это «чтобы» может отличаться от задачи к задаче, но неизменным остаётся знание, что чем больше денег мы потратим, тем более выраженные результаты мы получим. В этой статье мы рассмотрим возможные варианты распределения бюджета на конкретном кейсе: категорийном кэшбэке.Постановка задачиВ общем случае, нам часто нужно распределить некоторую величину (бюджет) между множеством объектов (клиентов) так, чтобы какой-то показатель (средний чек, доход) вырос. Отсюда вытекает как минимум две подзадачи:
«Если бы LLM был сотрудником, его уволили бы через неделю»: техлид о реальности ИИ в разработке
Пока одни пророчат скорую замену всех программистов искусственным интеллектом, а другие скептически качают головой, Дмитрий Смирнов, основатель «Код Смирнов» и технический лидер, ежедневно работает с LLM в реальных проектах. В этом интервью он рассказал, почему мы находимся в «1994-м году развития интернета», как на самом деле использовать ИИ-инструменты безопасно, и почему обещания Сэма Альтмана — это «рекламные пугалки».
QTune — open-source решение для быстрого файн-тюнинга моделей
Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.Философия простоты: от идеи до модели без единой строчки кодаГлавная идея QTune - предоставить полный контроль над процессом в рамках единого, интуитивно понятного интерфейса. Весь процесс разбит на логические этапы, представленные в виде вкладок в приложении.
