ml.
To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном Poetry-окружении.О чем и для кого эта статья
Scikit-learn теперь умеет в пайплайны: что изменилось и как работать с библиотекой в 2025 году
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Топовые работы на ICLR 2025
Аналитический центр red_mad_robot продолжает обозревать топовые технологические конференции. В этот раз подготовили для вас инсайты с прошедшей в Сингапуре International Conference on Learning Representations (ICLR), посвящённой искусственному интеллекту и машинному обучению. На ICLR 2025 из более 3 тыс. работ наивысшие оценки получили 36 статей, из которых три были отмечены как «outstanding papers». Разберём выдающиеся работы этого года, а также достойные упоминания и получившие высокие оценки. Выдающиеся работыSafety Alignment Should be Made More Than Just a Few Tokens Deep
Кого ИИ уже уволил, а кто только ждёт своей очереди? Как ИИ меняет рынок труда — разбор мифов и фактов
Нейросети («ИИ») больше не инструмент будущего — это активный участник рынка труда. От HR-отделов до бухгалтерии, от школ до юридических фирм — машины не только помогают, а кое-где заменяют. Эта статья — о том, какие профессии исчезают, а какие трансформируются, и что делать, чтобы остаться на плаву в эпоху алгоритмов.Здесь и далее мы будем использовать термин ИИ (искусственный интеллект) в качестве описания, в основном, нейронных сетей.
Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML
Часто автоматизация средствами ML ассоциируется с быстрым ростом эффективности бизнеса, но на практике оборачивается молниеносным увеличением затрат. Поэтому подход «Если делаешь что-то больше одного раза, автоматизируй это» выглядит слишком радикальным. Как понять, действительно ли вам нужны ML-технологии или же ваши задачи можно закрыть простыми скриптами и правилами? Чтобы разобраться в этом вопросе, мы в Selectel исследовали успешные кейсы автоматизации в финансовом секторе, телекоме и IT-инфраструктуре, опираясь на экспертизу специалистов из T-Банк, PIX Robotics и Netcracker. Подробности под катом!
Генерация видео: Обзор интересных подходов | Text-2-video | Part 1
Тут я расскажу про основные подходы в генерации видео, материал будет полезен ML/Computer vision разработчикам, чтобы держать руку на пульсе, и людям интересующимся нейросетями + AIПлан следующий:Методы адаптации T2I в T2V: AnimateDiff, Text2Video ZeroОбзор классических подходов: Stable Video Diffusion, CogVideoНовые модельки 2025: Wan2.1, HunyuanVideo, FramePackЭто первая часть из списка статей, тут будет только про T2I в T2VIntro
Vibe Coding и сравнительный анализ его инструментов
1. Введение и методологияVibe coding - это современный подход к разработке программного обеспечения, в основе которого лежит использование искусственного интеллекта для автоматизации процесса написания кода. Благодаря этому методу создавать приложения и различные программные решения могут не только профессиональные разработчики, но и люди без специальной технической подготовки. Всё, что требуется - описать свою идею на естественном языке, а система на основе ИИ преобразует её в работающий программный продукт.Вайб-кодинг - это не простой навык
