TabFM против XGBoost: 5 фактов, которых нет в релизе
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев и в этой статье расскажу про то, что произошло с табличными данными летом 2026 года: появилась модель, которая делает предсказание по таблице вообще без обучения, и первые же замеры показали, что она обходит настроенный
Треть новых релизов на Яндекс Музыке – ИИ. Теперь точно
Прошло полтора месяца с публикации моей статьи «Я выяснил, что Яндекс Музыка на треть состоит из нейрослопа». Всё это время я продолжал исследовать тему определения ИИ в музыке. Итогом изысканий стал алгоритм, позволяющий определять сгенерированные треки с точностью, близкой к 100%.Кроме того, я проанализировал релизы в Яндекс Музыке за первое полугодие 2026 года и выяснил, что 37% всех новых релизов имеют признаки ИИ-музыки. А если учитывать только релизы с лайками, то количество нейромузыки достигает 50%.
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 11: Градиентный бустинг
В десятой части при изучении случайного леса мы наткнулись на проблему: переход от одиночного дерева к лесу частично снизил дисперсию, но вопрос со смещением остался открытым. Сегодня мы перейдем к концепции градиентного бустинга, которая позволяет последовательно сводить смещение к нулю, и заодно разберем, как заставить деревья эффективно учиться на ошибках своих "предшественников".Градиентный бустинг
Как глушить нефтяную скважину… машинным обучением. Часть 2, техническая
Продолжаю рассказывать широкой общественности об интересном ML проекте, результаты которого внедряются в реальный технологический процесс. В Первой части разобрались, что такое глушение и почему важно уметь рассчитывать объемы жидкостей глушения. В этой части будет непосредственно все то, как мы решали эту задачу с помощью МЛ:Построили двухконтурную систему: офлайн-обучение на XGBoost и CatBoost — и лeгкий онлайн-инференс через Flask.Вместо одного .fit()
Поиск черной кошки в 2000-мерной темной комнате. Турнир алгоритмов машинного обучения
ЭпиграфЭксперимент завершен. Результаты выглядят так, будто я немного сломал законы физики привычного табличного ML.Может быть это соревнование, которого не должно было быть?Это приглашение к репликации.Спрятать иголку в стоге сена? Да!Добро пожаловать на мой маленький тестовый полигон.
Я выяснил, что Яндекс Музыка на треть состоит из нейрослопа
Теория Практика мёртвого интернетаВозможно вы уже знаете, что в чарт «Яндекс Музыки» залетают треки, сгенерированные ИИ. Например, перепевка стихотворения Есенина
Книга: «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ»
Привет, Хаброжители!
Симулятор JWST на Python: как критика Хабра заставила выучить астрофизику и почему мы сделаем открытие раньше NASA
Некоторое время назад я опубликовал статью о том, как написал ML-скрипт для поиска потенциально обитаемых экзопланет. Я был воодушевлен результатами (алгоритм бодро находил кандидатов), но в комментариях меня ждал холодный душ.Пользователь Quiensabe выдал жесткий, но абсолютно справедливый комментарий: "Где валидация в условиях distribution shift? Как ведет себя модель без зашитых физических лимитов (ablation study)? Где калибровка 95% интервалов, чтобы они не были просто декорацией?".
Как мы сломали индекс обитаемости экзопланет: Парадокс ESI, Physics-Informed ML и 9600 фейковых «Земель»
В прошлой нашей статье мы рассказывали, как написали программу ExoLogica AI для анализа экзопланет, и неосторожно бросили фразу: «Машинное обучение без законов физики — это просто генератор случайных чисел».В комментариях Senior Data Scientist'ы совершенно справедливо разнесли нас за терминологию. Нам объяснили, что ML не генерирует энтропию, а строит вероятностные распределения. И что проблема нашей базовой модели заключалась не в «случайности», а в отсутствии правильного физического индуктивного смещения (inductive bias)
