RU

Как проверить ML‑модель перед продом и избежать утечки данных в scikit‑learn

Высокая метрика на кросс‑валидации ещё не означает, что модель покажет такой же результат после запуска. Разрыв между офлайном и…

scikit-learnpipelineкросс-валидацияdata-leakageутечка-данныхtarget-encodingMLOpsантифродвалидация-модели
Habr
RU

ML‑датасет для Data Scientist: практический гайд по проверке качества данных перед обучением модели

Даже хороший алгоритм не спасёт модель, если признаки приходят с нарушенной семантикой или содержат информацию из будущего. Одна…

машинное обучениеподготовка данныхдатасеткачество данныхML-модельData Scienceвалидация данныхобучение моделейMLOpsPython
Habr
EN

Inside Target’s LLM-Based System for Semantic Matching in Marketing Forecast Pipelines

Target built a generative AI system to improve marketing campaign forecasting by retrieving and ranking similar historical campaigns. Using embeddin…

Systems ThinkingRetrieval-Augmented GenerationLarge Concept Modelsvector databasesData AnalyticsObservabilityEvolutionary ArchitectureMLOpsMachine LearningMarketingGenerative AIModel Fine TuningBusiness AnalyticsArchitecture & DesignDevelopmentAI, ML & Data Engineeringnews
InfoQ
RU

ИИ пишет код, а кто инженерит ИИ?

Как отличить инжениринг AI-систем от применения ИИ в разработке и почему coding agents в 2026 году требуют больше контроля, тестов и архитектурных г…

SE for AIAI for SEагентная программная инженерияcoding agentsMLOpsLLMOpsAI governanceуправление рисками ИИ
Habr
RU

ClearML Agent: обучение модели в Google Colab

ClearML — это целый космос, так что мы продолжаем разбирать его компоненты.  В прошлой статье мы рассматривали ClearML Session и настраивали уд…

clearmlMLOpsgoogle colabClearML AgentML orchestrationзапуск ML-задачзапуск обучения на GPUавтоматизация ML-инфраструктурыобучение нейросетей