ml.
Fine tuning или RAG. Что выбрать?
При разработке ИИ чатов существует два способа интеграции внешних данных: RAG хранилища и Fine tuning. Для не технаря отличия не очевидны, я столкнулся с мнением менеджера проекта, что первое это новая версия второго. Это не так. Поэтому, я сделал short summary, чтобы по существу изложить плюсы и минусы двух решенийЧто такое RAG?Языковые модели умеют запускать python/javascript функции через tool_calls. Делается такая функция, ей на вход аргумент search
Черный ящик с мозгами внутри: простое введение в нейросети
Введение Сегодня мы поговорим о самых основах нейронных сетей, погрузимся в их первую архитектуру и постараемся понять, что скрывается внутри этой, на первый взгляд, волшебной коробки. Если ты новичок в машинном обучении - это статья для тебя.Немного истории Как многие знают, особенно те, кто родился до эпохи повсеместного распространения персональных компьютеров, изначально компьютеры создавались для математических вычислений и военных целей. В 1942 году был создан первый компьютер, отдалённо напоминающий наших современных "железных коней".
Знакомимся с SciPy
Технологии машинного обучения используются во многих отраслях. В этой статье мы поговорим о использовании библиотеки SciPy при выполнении научных и технических вычислений.SciPy — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для различных вычислений, в том числе и для задач Machine Learning. Различные модули библиотеки позволяют оптимизировать алгоритмы, интегрировать, использовать линейную алгебру или обрабатывать сигналы. Кроме того, SciPy можно интегрировать с другими инструментами, такими как Matplotlib для визуализации данных.
Как мы пишем ML-приложения с использованием паттерна пайплайнов
Привет, Хабр! Я Тимофей Милованов, ведущий Golang-разработчик в команде VoiceKit, где мы занимаемся голосовыми технологиями. Мы разрабатываем сервисы по распознаванию и синтезу голоса, преобразованию одного голоса в другой, а еще голосовой биометрией.
В погоне за неизведанным: как ML-модель вредоносы искать училась
Всем привет! С вами Ксения Наумова. В Positive Technologies я исследую вредоносный сетевой трафик и совершенствую инструменты его анализа в экспертном центре безопасности (PT Expert Security Center
Коротко про библиотеку TSFresh
Привет, Хабр!Сегодня в коротком формате познакомимся с библиотекой TSFresh. TSFresh берет на себя две основные задачи:Извлечение признаков: функция extract_features() генерирует огромный набор статистик по заданным временным рядам. Внутри неё используются так называемые FeatureCalculators — функции, рассчитывающие конкретные признаки. Например, автокорреляция, энтропия, число нулевых пересечений.Отбор признаков: функция select_features()
Подборка книг о нейронных сетях и рекомендательных системах: теория и практика
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Малыхин, я Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. Сегодня поделюсь списком любимых книг, которые позволят изучить фундаментальные принципы и современные подходы в машинном обучении.В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей может показаться, что потребность в классических книгах отпадает и поиск информации вышел на совершенно новый уровень. Да, мир меняется, но книги позволяют получить максимально структурированные и логично выстроенные знания по теме. Ведь именно этого не хватает как при поиске, так и подготовке промптов в LLM.
Нейронки пошли не туда
Долго пытался сформулировать, почему мне нравится Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.Интуиция не врёт. (Юдковский перевернулся в гробу)
DeepSeek V3-0324. Что изменилось?
Все пишут, что Deep Seek V3-0324 ВНЕЗАПНО СТАЛ СИЛЬНО ЛУЧШЕ. И в чем именно?Ночью, без объявления войны, DeepSeek вырос на 19.8 баллов в математике и 10 баллов в кодировании. Также официально заявлены некоторые улучшения в понимании фронтенда и вызова тулов. Напоминаю, речь идет о нерассуждающей версии - она не рассказывает о своих мыслях как DeepSeek R1, зато работает более быстро и стабильно.Попробовать самостоятельно можно
Gemini 2.5 Pro. Большой контекст зарелизился
Никогда такого не было, и вот опять. Новый прорыв - Gemini 2.5 Pro.Это та самая сетка, которая недавно висела в топе LMArena под названием Nebula с разницей в скоре +40.
