В этой статье я хотел бы показать куда уходят данные и что с ними происходит, когда пайплайны дата-инженеров заканчивают работу.

👉Читать

Давайте рассмотрим концепцию Smart Data и выясним, действительно ли Big Data превращаются во что-то более интеллектуальное.

👉Читать

Статья углубляется в дообучение языковых моделей, используя DistilGPT2 на данных QuyenAnhDE/Diseases_Symptoms. Рассматривается процесс настройки модели для генерации симптомов на основе заболеваний, с возможностью расширения логики.

👉Читать

Статья описывает опыт создания RAG-пайплайна с использованием Gigachat API для участия в AI Journey. Автор делится инсайтами, полученными в процессе разработки ассистента для рекомендаций товаров, который занял 3-е место.

👉Читать

Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.

👉Читать

Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.

👉Читать

Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.

👉Читать

Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.

👉Читать

Статья рассказывает, как с помощью Python и ChatGPT создать скрипт для автоматической загрузки видео с YouTube и генерации метаданных (описаний и обложек) для интеграции с медиацентром Kodi.

👉Читать

Статья исследует развитие ИИ в общении с клиентами и его интеграцию в бизнес. Обсуждаются успехи и сложности внедрения чат-ботов, важность настройки под бизнес-цели и перспективы замены сотрудников ИИ.

👉Читать

В статье обсуждаются возможности Flux1.1 Pro и SD3.5 Large в генерации фотореалистичных изображений. Описаны различия моделей и их результаты после разделения команды разработчиков.

👉Читать

Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.

👉Читать

Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.

👉Читать

Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.

👉Читать

Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.

👉Читать

В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании.

👉Читать

В этой статье я рассказываю про линейную регрессию, свойства, которыми должны обладать данные для модели, процесс обучения, регуляризацию, метрики качества. Кроме чистой теории я показываю как это все реализовать. Я рассказываю все в своем стиле и понимании - с инженерной точки зрения, с точки зрения того, как реализовывать с нуля.

👉Читать

Статья рассказывает о новой AI-модели DeepSeek-R1-Lite, созданной для логических рассуждений. Рассматриваются её возможности, тестирование и перспективы применения в задачах анализа и вычислений.

👉Читать

Этот пост предназначен для абсолютных новичков и предполагает НУЛЕВЫЕ предварительные знания машинного обучения. Мы разберемся, как работают нейронные сети, и реализуем одну из них с нуля на Python.

👉Читать

Статья описывает разработку «умного» помощника для клиентской поддержки интернет-магазина. Рассматриваются проблемы, с которыми сталкивался клиент, и пути их решения с помощью ИИ.

👉Читать