AI vs ML vs DL: разбираемся в терминах

Часто слышите «ИИ», «машинное обучение» и «глубокое обучение», но не уверены, в чём разница? Давайте расставим точки над i (и над нейросетями тоже).

📌 Коротко и ясно:
1️⃣ ИИ (AI) — это общее понятие для любых технологий, имитирующих человеческий интеллект.
2️⃣ Машинное обучение (ML) — подмножество ИИ, где алгоритмы учатся на данных.
3️⃣ Глубокое обучение (DL) — частный случай ML, использующий многослойные нейросети.

Как это связано?
AI → включает → ML → включает → DL 
🔍 Примеры из жизни:
• AI: Чат-боты, голосовые помощники (как Siri).
• ML: Спам-фильтры, рекомендации Netflix.
• DL: Распознавание лиц, генерация текста (ChatGPT).

💡 Почему это важно для аналитиков?
• Требования: Чтобы ставить задачи Data Science-командам, нужно понимать, какой подход (ML или DL) подходит под задачу.
• Коммуникация: Объяснять бизнесу, почему «сделать ИИ» — это не всегда про нейросети.

📚 Читать глубже →Статья на Хабре.
А также ловите схему, которая поможет запомнить иерархию.

Немножко юмора. 😃
DeepSeek плохо играет в города. Путает буквы и ему можно назвать несуществующие города. 😂
Омск заканчивается на "О", а Нью-йорк начинается с мягкого знака. 🙈
#мемы@cool_analyst

🎯 Задача с собеседования, которая заставит вас полюбить страхи Стивена Кинга 

Условие:
Представьте, что к вам приходит Стивен Кинг (автор хорроров) с запросом:

«Помогите мне научиться бояться».

Ваша задача: предложить 2-3 функциональных и нефункциональных требования для системы, которая решит его проблему.

🔑 Совет от ИИ для решения задачи: 
- Всегда спрашивайте: «Как клиент будет использовать систему?» (Стивен — писатель → ему нужны данные для книг). 
- Нефункциональные требования — это не «бла-бла», а основа безопасности и юзабилити. 

- Страхи — это данные. Учитесь их собирать, интерпретировать и монетизировать 😉 

💬 Какие требования вы бы предложили? Узнайте, что предлагает ИИ. Делитесь решениями в комментариях! 👇

#logics@cool_analyst

Вариант документа SRS для Стивена Кинга от ИИ тут: https://buildin.ai/cool_analyst/2f962e17-322d-4e7a-8270-93adb18b7925

#AI@cool_analyst

Документация для тестирования с помощью ИИ:
https://habr.com/ru/articles/900524/

🚨 Галлюцинации ИИ: почему нейросети «врут» и как это исправить 
Привет, коллеги! 👋 

Галлюцинации ИИ — это не сюжет для фантастики, а реальная проблема. Когда алгоритм генерирует информацию, которая выглядит правдоподобно, но на деле полностью вымышлена, это может привести к серьезным ошибкам. 

❌ Пример из практики 
Запрос к ИИ: «Найди статьи на Хабре про различия AI, ML и DL». 
Ответ ИИ: 
- «[Искусственный интеллект...](https://habr.com/ru/articles/348000/)» 
- «[Как объяснить бизнесу...](https://habr.com/ru/articles/754212/)» 

Что не так? Эти статьи не существуют! Нейросеть просто придумала ссылки, чтобы закрыть пробел в знаниях. 

💡 Почему так происходит? 
1. Ограничения данных — если в обучающей выборке нет нужной информации, ИИ начинает «додумывать». 
2. Неоднозначные запросы — слишком общие вопросы провоцируют вымысел. 
3. Переобучение — модель запоминает шаблоны, но не факты.

PS Встречались с галлюцинациями ИИ?

Новость из мира AI. Обзорчик запилить на презентацию 👇?

Вышло обновление Gamma 2.0 — ИИ-сервиса, который делает за вас любые презентации за пару секунд.

Теперь можно редактировать картинки на слайдах или генерировать новые, моментально создавать рабочие сайты, переводить проекты на 60 языков.

Удаляем PowerPoint и переходим на инструменты будущего.

Как вам такой формат 😉?

🔍 Как ИИ помогает вычленять сущности из SRS? Автоматизируем рутину

Рассказываем, как ИИ ускоряет выделение сущностей и связей, и какие инструменты использовать.

1. Загружаем SRS в ИИ-ассистента (ChatGPT, DeepSeek, GigaChat)
Задаем prompt:

"Действуй как опытный системный аналитик. Во вложении SRS-файл на систему обучения страху. Выдели все сущности, их атрибуты и связи из этого SRS. Оформи в виде таблицы и UML-диаграммы классов на языке PlantUml."

2. Проверяем результат. Если есть ошибки, то просим внести изменения:
📍Добавь сущность... ,
📍Измени тип связи..,
📍Добавь атрибут..
3. Готовый материалы сохраняем и используем в работе.
По ссылке пример из поста:
https://buildin.ai/cool_analyst/share/6e95ed26-4d7b-4c9d-8c12-8fdb35f77770?code=150FZH

P.S. Результаты работы ИИ не корректировала. Как думаете, хорошо ИИ справился? 👇

#uml@cool_analyst #базаданных@cool_analyst

👀 Типовой день AI-аналитика в стиле аниме.

Проспал 😅->Выпил кофе ☕️-> Пообщался с ИИ 🤖 -> Провел презентацию 📊 ->Созвонился с разработчиком 🔔 ->Подумал о смысле жизни 🫶 ->Пошел спать 💤

Сделано в шедеврум. Ловите обзор функций по ссылке.
#мемы@cool_analyst

P.S. А как проходит ваш типовой день? 👇

Коллеги, по ссылке пример решения задачи с помощью ИИ, когда ничего не понятно:
https://buildin.ai/cool_analyst/share/c901ee3e-834c-4e46-bd8a-a9c405449374?code=150FZH

Ловите 👆 исходный промт и ответ от ИИ с пошаговым действием. Круто же! 😎

#AI@cool_analyst

✍️ Как за 2 минуты создать глоссарий по предметной области?

Ловите промт и словарь терминов для бизнес и системного аналитика.
https://buildin.ai/cool_analyst/share/81a5ea7f-3805-405e-b35d-f5bf8ec21c9a?code=150FZH

Универсальный шаблон промпта для ИИ (DeepSeek, СhatGpt,GigaChat) 👇

Действуй как опытный бизнес-аналитик. Разработай, пожалуйста, словарь терминов для предметной области [название предметной области] по разделам: [название1, название 2].

#AI@cool_analyst #промт@cool_analyst

🐣 Пасхальное поздравление для AI-аналитиков! 🧠

Дорогие коллеги-аналитики!

Пусть в этот светлый праздник Пасхи ваши системы работают без ошибок, процессы оптимизируются сами собой, а ИИ-модели генерируют идеальные решения! 🌟

Желаем, чтобы ваши проекты, как пасхальные яйца, были яркими, целостными и полными сюрпризов, а каждый алгоритм приносил только точные и полезные «предсказания». Пусть искусственный интеллект станет вашим верным помощником, а не головоломкой — как кулич с идеальным соотношением изюма и теста! �🤖

И пусть в этот день за вашими мониторами царит не только рабочий код, но и душевное тепло. Отдыхайте, заряжайтесь и не забывайте: даже самые сложные требования можно разложить по полочкам — особенно если под рукой есть шоколадное яйцо! 🍫

С Пасхой! Христос воскрес! 🌿
…а ваши системы пусть всегда будут воскресать после багов.😉

#мемы@cool_analyst

🚀 Промпт-инжиниринг: что это?

Искусство правильно формулировать запросы с использованием:
1️⃣ Глаголов: четкие команды = точные ответы
✅ «Опиши UML-диаграмму последовательности для процесса....»

2️⃣ Ролей: включаем «эксперта»
✅ Как опытный системный аналитик, опиши процесс ...».

3️⃣ Переменных: гибкие шаблоны
✅«Сгенерируй {количество} пользовательских сценариев для {система} с фокусом на {критерий}».

4️⃣ Документации с шаблонами по задачам:
✅Процессы:
«Как {роль}, опиши {процесс} в {нотации} на {языке} для {инстумента}.
✅Создание требований:
«Напиши ФТ для {задачи}, используя {стандарт}.

Лайфхак: Добавляйте в промпты желаемый формат. Например:
«Опиши процесс в виде таблицы: шаг | участник | выходные данные».

👉Более подробно на Хабре здесь
#промт@cool_analyst

Perplexity AI: Инструмент для системных аналитиков, который вывел поиск на новый уровень

🌐 Что такое Perplexity AI?
Perplexity — это ИИ-поисковик, объединяющий возможности чат-бота и аналитического инструмента. Он работает в режиме реального времени, сканируя интернет через Bing и другие источники, и генерирует структурированные ответы с цитатами и ссылками .

💡 Бесплатные возможности Perplexity
1. Поиск с источниками
— Ответы содержат пронумерованные ссылки на авторитетные ресурсы (например, научные статьи, новостные порталы) - без галлюцинаций .
— Режим Focus для фильтрации источников: академические базы, соцсети (Reddit), видео (YouTube) .
2. Генерация контента
— Составление таблиц, планов обучений, электронных писем, диалогов для сценариев .
— 5 продвинутых запросов в день в режиме Pro (доступ к GPT-4o, Claude 3 и другим моделям) .
3. Экспорт данных
— Сохранение отчетов в PDF/DOC с оформлением, подходящим для презентаций .

🚨 Ограничения
- Бесплатная версия имеет лимит на сложные запросы (5/день).
- Нет поддержки диалога: каждый запрос обрабатывается как новый .

👉 Попробуйте уже сегодня: [Perplexity.ai](https://perplexity.ai).
Более подробно здесь: https://buildin.ai/cool_analyst/share/731ce5a2-d800-41e3-a7fe-30f0134b7fe6?code=150FZH

P.S. Для сложных исследований можно комбинировать Perplexity и DeepSeek — первый соберет данные, второй поможет оформить выводы .

#AI@cool_analyst

🔍Логическая загадка про системного аналитика и работодателя

Сценарий:
Один работодатель славился тем, что безжалостно выгонял всех системных аналитиков, которые не могли выполнить его тестовое задание.

Перед собеседованием он ставил кандидатам условие:
*«Вы должны сказать мне одну фразу, характеризующую ваши знания и уменения. Если это будет правда — я вас не возьму на работу. Если это будет ложь — я подам на вас в суд за обман при трудоустройстве.»*

Многие аналитики терялись, но однажды пришел хитрый специалист, который сказал нечто, после чего работодатель не смог ни отказать ему, ни подать в суд, а взял на работу.

💪Пишите в комментариях, что ответил системный аналитик на собеседовании?

Спойлер: это задачка связана с парадоксом нарушения логических утверждений. Ответ аналитика являлся одновременно правдой и ложью.
#logics@cool_analyst