ml. - страница 67

ml.

Machine learning на ESP32

Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм.

продолжить чтение

Как OSA превращает пустые полки в полные корзины?

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Трапезникова, и я ведущий аналитик данных в Magnit Tech. Вы когда-нибудь сталкивались с разочарованием перед пустой полкой, где должен быть ваш любимый майонез? А что если я вам скажу, что майонез в магазине есть. Помимо разочарования, это приводит еще и к потере выручке магазина.

продолжить чтение

ML-модель в поисках ЛПР

ЗавязкаДавайте рассмотрим вымышленную компанию «Орионик Групп» — холдинг, который объединяет несколько компаний, обеспечивающих полный производственный цикл и продажи.В головную компанию — «Орионик Групп» — входят:«Орионик Девелопмент» (девелоперский бизнес): управляет коммерческой и жилой недвижимостью. Генеральный директор: Артем Сергеевский.«Орионик Логистика» (транспорт и складские услуги): контрактная логистика, транспортные перевозки. Генеральный директор: Марина Маринина.

продолжить чтение

AutoML и NAS

Автор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики

продолжить чтение

AI Engineering vs ML Engineering: Как фундаментальные модели меняют подход к разработке

В эпоху, когда ИИ проникает в каждый сектор, понимание различий между AI Engineering и ML Engineering становится ключевым для выбора стратегии разработки. Книга AI Engineering: Building Applications with Foundation Models ярко иллюстрирует, как фундаментальные модели (foundation models) переворачивают традиционные подходы. Вот что важно знать.Почему сегодня AI Engineering вытесняет ML Engineering?Демократизация доступа к ИИ— Раньше: Создание ML‑моделей требовало месяцев работы с raw data, обучения архитектур и настройки гиперпараметров. Например, обучение GPT-3 потребовало 3,5 тыс. GPU‑лет.— Сейчас

продолжить чтение

От данных к действиям: как мы создавали рекомендации на главной странице Uzum Market

Меня зовут Фарит, я ML-инженер в команде рекомендаций Uzum Market. Сегодня я расскажу, как мы с нуля разработали персональные рекомендации для главной страницы нашего маркетплейса. Мы разберем архитектуру системы, используемые алгоритмы и способы измерения успеха проекта.

продолжить чтение

Цифровые двойники в сельском хозяйстве: изучим потенциал на примере выращивания мандаринов

Цифровые двойники — это воспроизведенные с помощью технологий цифровые представления объектов из реального мира. Благодаря системам управления большими данными цифровые двойники в сельском хозяйстве можно использовать для прогнозирования будущего урожая. Учёные из Южной Кореи Стивен Ким и Сон Хо создали цифровые двойники мандариновых деревьев, чтобы продемонстрировать возможность их использования в сельском хозяйстве. Мандарин в качестве модельной культуры был выбран из-за его широкого распространения на корейском острове Чеджу и возможности многолетнего наблюдения.

продолжить чтение

Пайплайн каскадных онлайн-моделей: как не запутаться в модулях и обрести дзен при внедрении многомодульных моделей

Привет, Хабр! На связи команда ML-инженеров из Департамента продвинутой аналитики Альфа-Банка (Лазаричева Екатерина, Дмитрий Гончаров, Николай Рябков, Илья Мясников и Асадян Гевонд), а также наши замечательные коллеги из «Глоубайт» (Альфия Харламова, Ростислав Изимов, Александр Малиновский

продолжить чтение

Positional Bias: Что это такое и как с ним жить? Учимся правильно предсказывать CTR

Привет! Сегодня поговорим про такого зверя, как positional bias. Если вы работаете с поисковыми системами или рекомендательными сервисами, то наверняка сталкивались с этой проблемой. Разберёмся на примере задачи по ml system design — предсказание вероятности клика по товару (известной как CTR — Click-Through Rate) в поисковой выдаче.Описание задачи. Вы владелец товарной платформы. На платформе продавцы могут продвигать товары за фиксированную ставку. Ставка взимается только в том случае, если был совершен клик по товару. У вас есть определенное количество свободных слотов для продвижения товаров.

продолжить чтение

Важные паттерны в создании продуктов на основе генеративного ИИ

По мере того как программные продукты, использующие технологии генеративного искусственного интеллекта, переходят из стадии прототипирования в продакшн, выявляется ряд повторяющихся паттернов. Большие языковые модели (LLM) требуют адаптации, чтобы предоставлять информацию, выходящую за пределы общего и статичного обучающего набора. В большинстве случаев эту проблему решает Retrieval‑Augmented Generation (RAG, «генерация с поисковым дополнением»), хотя базовый подход RAG имеет свои ограничения и требует дополнительных техник для их устранения. Если же RAG оказывается недостаточно эффективным, Fine‑Tuning становится обоснованным шагом.

продолжить чтение