Свайп, дофамин, иллюзия выбора: как сервисы превратили любовь в цифровую рулетку
Современные сервисы знакомств оптимизированы не для создания пар, а для монетизации одиночества через манипуляцию дофаминовыми циклами. Конфликт интересов между пользователями и платформами усугубляется архаичными социальными стереотипами и отсутствием платформ использующих современных технологии для поиска (хотя вроде и есть ML,скоринг, кластеризация..) И в таргетинге работают уже в весь рост. Там это выгодно. А выгодно ли сервисам?
Читать: https://habr.com/ru/articles/902498/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Современные сервисы знакомств оптимизированы не для создания пар, а для монетизации одиночества через манипуляцию дофаминовыми циклами. Конфликт интересов между пользователями и платформами усугубляется архаичными социальными стереотипами и отсутствием платформ использующих современных технологии для поиска (хотя вроде и есть ML,скоринг, кластеризация..) И в таргетинге работают уже в весь рост. Там это выгодно. А выгодно ли сервисам?
Читать: https://habr.com/ru/articles/902498/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Оцени, прежде чем доверять: как сделать AI-агента полезным
Часто недооцененным аспектом разработки AI-агентов остаётся этап оценки. Хотя создать proof of concept относительно просто, поиск оптимальной конфигурации для балансировки стоимости, скорости, релевантности и других параметров требует значительных временных затрат. Инструменты и фреймворки для оценки являются ключевыми элементами этой стадии оптимизации.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902594/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Часто недооцененным аспектом разработки AI-агентов остаётся этап оценки. Хотя создать proof of concept относительно просто, поиск оптимальной конфигурации для балансировки стоимости, скорости, релевантности и других параметров требует значительных временных затрат. Инструменты и фреймворки для оценки являются ключевыми элементами этой стадии оптимизации.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902594/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Оффлайн А/Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 1: Планирование и верификация оффлайн A/B-тестов
Привет! Меня зовут Елена Малая, я занимаюсь оффлайн A/B-тестами в Бургер Кинг Россия.
В последнее время всё больше пишут про оффлайн-эксперименты — и это здорово. Но мне часто не хватало материалов, приближённых к реальности: когда данных мало, шум высокий, а каждый тест — как разведоперация.
Эта статья — о том, как я выстраивала методологию A/B-тестирования в условиях оффлайн-ритейла. Она для тех, кто работает с данными не в идеальном вакууме, а на земле — в ресторанах, ритейле, логистике.
Здесь не будет учебных формул — только рабочие подходы, предостережения и лайфхаки, собранные через тесты, ошибки и (маленькие) победы. Если вы, как и я, когда-то поняли, что "по книжке" оно не взлетает — welcome.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902778/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Елена Малая, я занимаюсь оффлайн A/B-тестами в Бургер Кинг Россия.
В последнее время всё больше пишут про оффлайн-эксперименты — и это здорово. Но мне часто не хватало материалов, приближённых к реальности: когда данных мало, шум высокий, а каждый тест — как разведоперация.
Эта статья — о том, как я выстраивала методологию A/B-тестирования в условиях оффлайн-ритейла. Она для тех, кто работает с данными не в идеальном вакууме, а на земле — в ресторанах, ритейле, логистике.
Здесь не будет учебных формул — только рабочие подходы, предостережения и лайфхаки, собранные через тесты, ошибки и (маленькие) победы. Если вы, как и я, когда-то поняли, что "по книжке" оно не взлетает — welcome.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902778/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Оффлайн А/Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 2: Анализ и интерпретация результатов A/B-тестов
В первой части «Планирование и верификация оффлайн A/B-тестов» мы разобрали, как подготовить данные и убедиться, что группы для эксперимента сопоставимы. Мы провели тщательную верификацию: сравнили метрики, проверили распределения и постарались исключить искажения ещё до старта.
Теперь — самое важное.
Во второй части речь пойдёт о том, как анализировать полученные данные и не ошибиться с выводами. Мы обсудим методы, позволяющие скорректировать влияние внешних факторов, научимся контролировать ошибки первого и второго рода, выбирать подходящий статистический критерий и оценивать надёжность результатов.
Если первая часть была про чистоту эксперимента, то вторая — про силу аргументов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902918/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В первой части «Планирование и верификация оффлайн A/B-тестов» мы разобрали, как подготовить данные и убедиться, что группы для эксперимента сопоставимы. Мы провели тщательную верификацию: сравнили метрики, проверили распределения и постарались исключить искажения ещё до старта.
Теперь — самое важное.
Во второй части речь пойдёт о том, как анализировать полученные данные и не ошибиться с выводами. Мы обсудим методы, позволяющие скорректировать влияние внешних факторов, научимся контролировать ошибки первого и второго рода, выбирать подходящий статистический критерий и оценивать надёжность результатов.
Если первая часть была про чистоту эксперимента, то вторая — про силу аргументов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902918/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Аналитика по скидке: когда клиенты готовы платить только впечатлениями
Аналитика по скидке: когда клиенты готовы платить только впечатлениями
Если данные новая нефть, то почему за нее не готовы платить?
Как измерить ценность внедрения аналитики?
Читать: https://habr.com/ru/articles/903058/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Аналитика по скидке: когда клиенты готовы платить только впечатлениями
Если данные новая нефть, то почему за нее не готовы платить?
Как измерить ценность внедрения аналитики?
Читать: https://habr.com/ru/articles/903058/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Тайные сообщества товаров: обзор графовых методов
Привет, Хабр! На связи команда матчинга и группировки из ecom.tech. Наша команда решает задачи поиска, группировки и сортировки товаров, с помощью алгоритмов машинного обучения. Например, такие алгоритмы объединяют товары от разных продавцов в одной карточке, что дает покупателям возможность сэкономить время и деньги.
Сегодня мы расскажем, как исследовали алгоритмы community detection для группировки товаров, с какими проблемами столкнулись и при чём тут матчинг. Статья будет полезна всем, кто работает с большими объемами данных и ищет способы оптимизировать операции с этими данными. Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/ecom_tech/articles/894982/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! На связи команда матчинга и группировки из ecom.tech. Наша команда решает задачи поиска, группировки и сортировки товаров, с помощью алгоритмов машинного обучения. Например, такие алгоритмы объединяют товары от разных продавцов в одной карточке, что дает покупателям возможность сэкономить время и деньги.
Сегодня мы расскажем, как исследовали алгоритмы community detection для группировки товаров, с какими проблемами столкнулись и при чём тут матчинг. Статья будет полезна всем, кто работает с большими объемами данных и ищет способы оптимизировать операции с этими данными. Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/ecom_tech/articles/894982/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Со скоростью кометы: ускоряем Spark без переписывания кода
Привет, Хабр! Меня зовут Лев Маковеев. Я младший инженер по обработке данных в компании «Криптонит». В этой статье хочу поделиться с вами результатами небольшого исследования, в ходе которого мы протестировали ускоритель запросов Apache DataFusion Comet и пришли к довольно впечатляющим результатам. Забегая вперёд, отмечу, что в отдельных тестах ускорение было более чем десятикратным!
Читать: https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/902872/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Лев Маковеев. Я младший инженер по обработке данных в компании «Криптонит». В этой статье хочу поделиться с вами результатами небольшого исследования, в ходе которого мы протестировали ускоритель запросов Apache DataFusion Comet и пришли к довольно впечатляющим результатам. Забегая вперёд, отмечу, что в отдельных тестах ускорение было более чем десятикратным!
Читать: https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/902872/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
✍2👍2🔥2
Подготовка JMeter для тестирования Oracle Analytics
Хотите оптимизировать производительность Oracle Analytics Platform Services? Узнайте, как правильно настроить Apache JMeter для проведения эффективных нагрузочных тестов. Подробное руководство поможет вам раскрыть все возможности платформы.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Хотите оптимизировать производительность Oracle Analytics Platform Services? Узнайте, как правильно настроить Apache JMeter для проведения эффективных нагрузочных тестов. Подробное руководство поможет вам раскрыть все возможности платформы.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Основы эффективных дата-моделей
Погрузитесь в мир дата-моделей, рёбер, уровней и мэппингов. Узнайте, как применять эти концепции для структурирования данных, оптимизации мэппингов и создания интуитивных визуализаций. Эта статья поможет повысить эффективность работы с данными.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Погрузитесь в мир дата-моделей, рёбер, уровней и мэппингов. Узнайте, как применять эти концепции для структурирования данных, оптимизации мэппингов и создания интуитивных визуализаций. Эта статья поможет повысить эффективность работы с данными.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Unlocking Custom Visualizations in Oracle Analytics: Understanding Data Modeling and Mapping Layers – Part 4
This article breaks down the fundamentals of data models, edges, layers, and mappings, helping you structure your data effectively
Интеграция внешних источников данных
Как подключить внешние данные к вашему расширению? Статья рассказывает о том, какие шаги необходимо предпринять для успешной интеграции и какие преимущества это может принести. Развивайте ваше приложение с помощью дополнительных данных.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как подключить внешние данные к вашему расширению? Статья рассказывает о том, какие шаги необходимо предпринять для успешной интеграции и какие преимущества это может принести. Развивайте ваше приложение с помощью дополнительных данных.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Unlocking Custom Visualizations in Oracle Analytics: Integrating Data Sources – Part 5
This article focuses on integrating external data sources with your custom extension.
Методы расширения атрибутивного состава таблиц БД
Представим себе картину из идеального мира данных, в котором всё стабильно, изменений нет и на горизонте не предвидятся. Аналитик полностью согласовал с заказчиком требования к витрине, спроектировал решение и передал в разработку. Разработчики внедрили витрину в продуктивный контур, пользователи счастливы, всё работает корректно — сопровождение разработчиков и аналитиков не требуется. Представили?
Но, как мы знаем, «IT» и «изменения» — синонимы, поэтому в идеальном мире, как гром среди ясного неба, появляются новые требования: разработать инструмент для регулярного добавления в витрину данных новых атрибутов, на текущий момент в неизвестном количестве.
Сразу отмечу, что решения и оценки, о которых пойдёт речь, подбирались для работы с большими данными на стеке технологий Apache Hadoop, где для обработки данных использовали фреймворк Apache Spark, СУБД — Apache Hive для анализа данных, оркестратор — Airflow, данные хранятся в колоночном формате Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/T1Holding/articles/903546/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Представим себе картину из идеального мира данных, в котором всё стабильно, изменений нет и на горизонте не предвидятся. Аналитик полностью согласовал с заказчиком требования к витрине, спроектировал решение и передал в разработку. Разработчики внедрили витрину в продуктивный контур, пользователи счастливы, всё работает корректно — сопровождение разработчиков и аналитиков не требуется. Представили?
Но, как мы знаем, «IT» и «изменения» — синонимы, поэтому в идеальном мире, как гром среди ясного неба, появляются новые требования: разработать инструмент для регулярного добавления в витрину данных новых атрибутов, на текущий момент в неизвестном количестве.
Сразу отмечу, что решения и оценки, о которых пойдёт речь, подбирались для работы с большими данными на стеке технологий Apache Hadoop, где для обработки данных использовали фреймворк Apache Spark, СУБД — Apache Hive для анализа данных, оркестратор — Airflow, данные хранятся в колоночном формате Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/T1Holding/articles/903546/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Geeks do it better: как прошла конференция GoCloud 2025 от Cloud.ru
Недавно мы побывали на большой конференции по облакам и искусственному интеллекту GoCloud, которую ежегодно проводит Cloud.ru. Делимся итогами конференции и рассказываем, как компании удается создавать топовые облачные сервисы и драйвить коммьюнити.
Читать: «Geeks do it better: как прошла конференция GoCloud 2025 от Cloud.ru»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Недавно мы побывали на большой конференции по облакам и искусственному интеллекту GoCloud, которую ежегодно проводит Cloud.ru. Делимся итогами конференции и рассказываем, как компании удается создавать топовые облачные сервисы и драйвить коммьюнити.
Читать: «Geeks do it better: как прошла конференция GoCloud 2025 от Cloud.ru»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
История исследования и анализа информации. Архитектура Data Mesh: концептуальные основы
С возникновением первых вычислительных машин предприятия осознали потребность в обработке и анализе информации.
В 1980-е годы они приступили к формированию информационных хранилищ, основанных на реляционных базах данных, которые стали ключевым инструментом для принятия взвешенных решений.
Но по мере того как компании накапливали всё больше разнородных сведений, недостатки реляционных баз данных становились всё более явными.
С началом нового тысячелетия мы вступили в эпоху больших данных. Специалисты разработали передовые инструменты для обработки огромных массивов разнообразных данных, которые генерируются с невероятной скоростью.
Для работы с данными и их структурой используются технологии, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы информации.
Тем не менее, при внедрении таких аналитических инструментов компании всё ещё сталкивались с определёнными трудностями.
Архитектура сохраняла свою целостность, и одна команда специалистов занималась созданием платформы и интеграцией данных.
В крупных компаниях такой метод сразу же вызывал формирование значительных очередей за услугами по интеграции и аналитическими инструментами.
В данном контексте централизация оказалась ахиллесовой пятой крупных корпораций.
В крупных организациях попытка сосредоточить все усилия по интеграции данных в одной группе может оказаться неэффективной. Зачастую источники информации находятся в разных местах, не имея единого центра управления, что затрудняет поиск ответственных лиц. Такой подход не приводит к нужным результатам.
Подробный текст статьи
Читать: https://habr.com/ru/articles/903822/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
С возникновением первых вычислительных машин предприятия осознали потребность в обработке и анализе информации.
В 1980-е годы они приступили к формированию информационных хранилищ, основанных на реляционных базах данных, которые стали ключевым инструментом для принятия взвешенных решений.
Но по мере того как компании накапливали всё больше разнородных сведений, недостатки реляционных баз данных становились всё более явными.
С началом нового тысячелетия мы вступили в эпоху больших данных. Специалисты разработали передовые инструменты для обработки огромных массивов разнообразных данных, которые генерируются с невероятной скоростью.
Для работы с данными и их структурой используются технологии, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы информации.
Тем не менее, при внедрении таких аналитических инструментов компании всё ещё сталкивались с определёнными трудностями.
Архитектура сохраняла свою целостность, и одна команда специалистов занималась созданием платформы и интеграцией данных.
В крупных компаниях такой метод сразу же вызывал формирование значительных очередей за услугами по интеграции и аналитическими инструментами.
В данном контексте централизация оказалась ахиллесовой пятой крупных корпораций.
В крупных организациях попытка сосредоточить все усилия по интеграции данных в одной группе может оказаться неэффективной. Зачастую источники информации находятся в разных местах, не имея единого центра управления, что затрудняет поиск ответственных лиц. Такой подход не приводит к нужным результатам.
Подробный текст статьи
Читать: https://habr.com/ru/articles/903822/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Оптимизация стратегии взыскания с помощью ML-моделей
Привет! Меня зовут Мария Шпак, я лидер команды collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Наша команда занимается разработкой моделей машинного обучения для различных процессов, в совокупности служащих для финансового урегулирования. Основной заказчик этих моделей – соответствующий департамент банка, целью которого является помощь клиентам, допустившим просрочку платежа или находящимся в графике, но имеющим риск просрочки (Pre-Collection). Наши коллеги предлагают клиентам различные инструменты урегулирования этой проблемы и в большинстве случаев добиваются скорейшего возврата клиента в график платежей и в статус добросовестного заемщика. Оптимизация стратегий финансового урегулирования предполагает учёт разных параметров ситуации клиента: причины возникновения просрочки, степени серьезности возникших у него проблем, а также наиболее удобных и эффективных способов установить с ним контакт.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/903496/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Мария Шпак, я лидер команды collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Наша команда занимается разработкой моделей машинного обучения для различных процессов, в совокупности служащих для финансового урегулирования. Основной заказчик этих моделей – соответствующий департамент банка, целью которого является помощь клиентам, допустившим просрочку платежа или находящимся в графике, но имеющим риск просрочки (Pre-Collection). Наши коллеги предлагают клиентам различные инструменты урегулирования этой проблемы и в большинстве случаев добиваются скорейшего возврата клиента в график платежей и в статус добросовестного заемщика. Оптимизация стратегий финансового урегулирования предполагает учёт разных параметров ситуации клиента: причины возникновения просрочки, степени серьезности возникших у него проблем, а также наиболее удобных и эффективных способов установить с ним контакт.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/903496/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как тестировать AI-агентов, чтобы не было больно
AI-агенты трансформируют индустрии — от чат-ботов в службе поддержки до продвинутых ассистентов для программирования. Однако, чтобы они действительно были эффективными и заслуживающими доверия, необходимо их тщательное тестирование. Строгая процедура тестирования и оценки позволяет оценить производительность агента, адаптивность к новым сценариям и соответствие требованиям безопасности.
В этой статье изложены структурированные шаги для тестирования и оценки AI-агентов с точки зрения надежности, устойчивости к сбоям и общего воздействия.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902598/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
AI-агенты трансформируют индустрии — от чат-ботов в службе поддержки до продвинутых ассистентов для программирования. Однако, чтобы они действительно были эффективными и заслуживающими доверия, необходимо их тщательное тестирование. Строгая процедура тестирования и оценки позволяет оценить производительность агента, адаптивность к новым сценариям и соответствие требованиям безопасности.
В этой статье изложены структурированные шаги для тестирования и оценки AI-агентов с точки зрения надежности, устойчивости к сбоям и общего воздействия.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902598/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Секреты Spark в Arenadata Hadoop: как мы ускорили построение витрин для задач ML
Привет, Хабр! Я Дмитрий Жихарев, CPO Платформы искусственного интеллекта RAISA в Лаборатории ИИ РСХБ-Интех. В этой статье я и архитектор нашей платформы Александр Рындин @aryndin9999расскажем о том, как мы построили взаимодействие Платформы ИИ и Озера данных для работы с витринами данных моделей машинного обучения с использованием Spark.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/904072/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Я Дмитрий Жихарев, CPO Платформы искусственного интеллекта RAISA в Лаборатории ИИ РСХБ-Интех. В этой статье я и архитектор нашей платформы Александр Рындин @aryndin9999расскажем о том, как мы построили взаимодействие Платформы ИИ и Озера данных для работы с витринами данных моделей машинного обучения с использованием Spark.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/904072/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Эра Big Data: новые возможности в принятии решений
Big Data - это огромные объёмы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов.
Они могут быть структурированными (например, данные из баз данных) или неструктурированными (например, текстовые данные из социальных сетей).
Большие данные представляют собой колоссальные массивы информации, генерируемые в процессе повседневной деятельности индивидов и организаций.
Эти данные аккумулируются, подвергаются обработке и анализу с применением специализированных технологий и методологий, что позволяет извлекать из них ценные инсайты и прогнозировать будущие тенденции.
Подробнее читать статью
Читать: https://habr.com/ru/articles/904108/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Big Data - это огромные объёмы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов.
Они могут быть структурированными (например, данные из баз данных) или неструктурированными (например, текстовые данные из социальных сетей).
Большие данные представляют собой колоссальные массивы информации, генерируемые в процессе повседневной деятельности индивидов и организаций.
Эти данные аккумулируются, подвергаются обработке и анализу с применением специализированных технологий и методологий, что позволяет извлекать из них ценные инсайты и прогнозировать будущие тенденции.
Подробнее читать статью
Читать: https://habr.com/ru/articles/904108/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Байесовские А/Б-тесты: множественные сравнения
Байесовский подход применен к А/Б-тесту конверсий с 3 группами. Лучшая группа выбирается сравнением апостериорных распределений. Способ применим для других метрик и большего количества вариантов.
Читать
Читать: https://habr.com/ru/articles/903820/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Байесовский подход применен к А/Б-тесту конверсий с 3 группами. Лучшая группа выбирается сравнением апостериорных распределений. Способ применим для других метрик и большего количества вариантов.
Читать
Читать: https://habr.com/ru/articles/903820/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Full-stack в аналитике: почему это будущее Data Science?
Привет.
Представьте: вы запилили нейросеть, которая определяет котиков на фото с точностью 99.9% (оставшиеся 0.1% — это когда хомяк притворяется котом). Воодушевлённый результатом, бежите к руководству — а там оказывается, что:
Читать: https://habr.com/ru/articles/904376/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет.
Представьте: вы запилили нейросеть, которая определяет котиков на фото с точностью 99.9% (оставшиеся 0.1% — это когда хомяк притворяется котом). Воодушевлённый результатом, бежите к руководству — а там оказывается, что:
Читать: https://habr.com/ru/articles/904376/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Хочешь умного агента? Научись оценивать его правильно
В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением.
Недостаточно протестированный AI-агент может стать источником множества проблем: от неточных предсказаний и скрытых байасов до плохой адаптивности и уязвимостей в безопасности. Такие ошибки дезориентируют пользователей и подрывают доверие к системе, нарушая принципы fairness и транспарентности.
Если вы разрабатываете AI-агента, наличие чёткой стратегии безопасного деплоймента критически важно. В этой статье мы рассмотрим, почему тщательная валидация необходима, разберём пошаговые подходы к тестированию и методы проведения комплексной оценки AI-агентов для обеспечения их надёжного развертывания.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902608/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением.
Недостаточно протестированный AI-агент может стать источником множества проблем: от неточных предсказаний и скрытых байасов до плохой адаптивности и уязвимостей в безопасности. Такие ошибки дезориентируют пользователей и подрывают доверие к системе, нарушая принципы fairness и транспарентности.
Если вы разрабатываете AI-агента, наличие чёткой стратегии безопасного деплоймента критически важно. В этой статье мы рассмотрим, почему тщательная валидация необходима, разберём пошаговые подходы к тестированию и методы проведения комплексной оценки AI-агентов для обеспечения их надёжного развертывания.
Читать: https://habr.com/ru/articles/902608/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы