Как ML меняет фешен-тех: материалы Data Science митапа от Lamoda Tech
В Lаmoda Tech мы внедряем машинное обучение и работаем с большими данными, чтобы сделать онлайн-шоппинг для миллионов пользователей к…
AI & ML
⚑ Report a ProblemLatest AI & ML news from Tech News
All topics
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
claude
database
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
Прыжок в бесконечность: как под капотом работает RBF SVM
Всех приветствую! Меня зовут Андрей, я студент 4 курса факультета математики и компьютерных наук, автор телеграм-канала Andre | Data Science . Все м…
ML System Design: Что на самом деле проверяют на собеседовании?
Однажды я упустил огромный оффер в бигтех из-за того, что провалил собеседование по ML System Design. Возникает вопрос: как готовиться к прохождению…
От «когда-нибудь» к работающему прототипу: как LLM дала идее шанс
Привет! Меня зовут Владислав Козлов , я тимлид аналитиков Business Security в Авито . Хочу поделиться с вами интересным опытом взаимодействия с LLM,…
За что платить, когда учишься аналитике и машинному обучению
В начале сентября принято говорить об образовании. Я, как теперь водится, вместе с ChatGPT и Клодом, попробовал разобраться не в том, какой курс по…
DML против PSM: как оценивать нерандомизированные эксперименты быстрее и надёжнее?
Привет, Хабр! Давайте на примере кейса с рекламой в ПВЗ Wildberries разберемся в двойном машинном обучении (DML) и методе псевдорандомизации (PSM).…
Positional encoding или как нейросеть «читает» текст
Большинство нейросетей работают с числами и читать как человек они не умеют, поэтому инженерами были придуманы способы помочь нейросети уловить не т…
Как мы автоматизировали обработку входящих клиентских обращений
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Тимохин, я лидер команды ML CRM «Кластер CRM и клиентский опыт» в ВТБ. В этой статье расскажу, как мы разрабатывали…
Какие профессии создал ИИ: разбор с цифрами
Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса» , а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных» . Про то, что нейрос…
10 сайтов, где можно бесплатно учиться на курсах лучших университетов мира
Не обязательно поступать в Harvard, Stanford или MIT, чтобы учиться по материалам этих университетов. Собрала 10 платформ и университетских ресурсов…
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на…
Платформа — не самоцель: когда ML-разработку стоит унифицировать, а когда лучше остановиться, обсудили на «ИТ-Пикнике»
Машинное обучение часто воспринимают как работу над моделью: есть данные, алгоритм, обучение и результат. В крупных компаниях основная сложность пос…
Чемпионат среди uplift-моделей: групповой этап, плей-офф и неожиданный лидер
Привет! Меня зовут Гриша Крюков , я аналитик в команде доверия и безопасности Авито . Я провёл чемпионат среди четырёх популярных моделей для оценки…
Все, что нужно знать про построение точечных оценок
Что происходит под капотом, когда вы вызываете scipy.stats.norm.fit() ? В статье рассматриваются два классических подхода точечного оценивания парам…
От legacy до промышленной платформы: инженерная эволюция OSA в «Магнит»
Как мы провели проект через четыре «эпохи» — от ручных запусков на Windows‑планировщике до Spark + k8s на масштабе сет…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 13: Кластеризация и k-means
В предыдущей главе мы рассматривали ситуацию, когда данных слишком много: большое количество признаков затрудняет их анализ, увеличивает вычислитель…
Топ вопросов по LLM: стратегии генерации текста и метрики оценки LLM
На NLP/LLM-собеседованиях часто проверяют не то, знаешь ли ты слова top-k, top-p и BLEU, а понимаешь ли ты, что происходит с распределением вероятно…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 12: Понижение размерности и PCA
В предыдущей части мы разобрали градиентный бустинг — финального босса в классическом обучении с учителем. Мы научились строить мощные ансамбли, кот…
Как я собрал эталонный Data Engineering проект: ClickHouse, Kafka, Spark, dbt, Airflow и Superset за одну команду
Меня зовут Андрей, я работаю с данными. И так получается, что на реальных проектах у меня никогда не было возможности собрать идеальный, на мой взгл…
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…
Ключевые основы автоматического выбора алгоритмов кластеризации мультимодальных данных на основе мета-обучения
Задача кластеризации относится к классу «обучения без учителя» и является фундаментальным инструментом exploratory data analysis (разведочный анализ…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 10: Бэггинг и случайный лес
В предыдущей части мы изучали дерево решений и, несмотря на его замечательные свойства, наткнулись на один огромный недостаток — нестабильность. Каз…
Как и зачем мы сделали собственный OCR-бенчмарк
Однажды нам понадобилось выбрать OCR-модель для RAG-пайплайна. Казалось бы, задача простая: смотришь на лидерборды, берешь лучшую, PROFIT. Но быстро…
Пока все смотрят на LLM: почему классический ML годами зарабатывает сотни миллионов?
Пока лента обсуждает LLM и агентов, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI, «скучный» классический ML тихо зарабатывает реальные деньги. Я Senior…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 7: SVM и SGD
В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода. В этой ч…
Inside AI Meetup — как это было? Делимся записями докладов, фото и атмосферой
Привет! 20 мая прошел Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — про практические кейсы внедрения ИИ: векторный поиск и модерация с 200+ мод…
Новинка: Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science
В течение последних двух лет мы проделали большую работу по изданию неустаревающих книг, связанных с проектированием и развитием API. Как известно,…
Изучаем машинное обучение scikit-learn за одну статью: от понимания API до боевого пайплайна
Осваиваем scikit-learn за 20 минут 🚀 Выкатил на Хабр гайд для тех, кто хочет понять классический ML на Python без воды. Внутри: — Главный секрет биб…