RU

Как шахматный подход помог разобраться с фотолентой Яндекс Диска

Когда вы загружаете фотографии на Яндекс Диск, они не просто лежат в облаке: ML‑модели анализируют снимки, группируют их в альбомы…

разметка данныхмашинное обучениеmlобучение моделейразметка фотографийалгоритмы
Habr
RU

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 час…

svmклассификацияkernel tricksgdстохастический градиентный спускhinge lossdata scienceml
Habr
RU

Как тестируют кодинг-агентов в 2026 — и почему вашему продакшну нужен свой бенчмарк

Ни для кого не секрет, что эра «спросить что-то у GPT» постепенно уходит в прошлое. На смену генеративному AI приходит Agentic AI, который не просто п…

mlaibenchmarkai-агентыai-agentswe-benchswe-bench verifiedOSWorldGAIAterminal-bench
Habr
RU

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

Классические рекомендательные системы в крупных компаниях — это десятки микросервисов, каскадная фильтрация и тысячи ручных признаков. Такой…

рекомендацииmachine-learningaimlрекомендательные системыrecsysargusалгоритмыsoftmax
Habr
RU

Как мы контролируем сборку печатных плат: опыт внедрения ML-модели на производстве

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Горбунов, я ведущий инженер в AI-дивизионе в YADRO, работаю в команде SmartFab. Мы решаем задачи на собственном произ…

система контроляaimlмашинное обучение
Habr
RU

Использование машинного обучения в работе с SolidWorks (2 часть): тестирование и практическое применение

В прошлой статье  я поделился своими наработками в области работы ИИ с CAD-программами (в моём и нашем случае, SolidWorks). В этот раз поделюсь п…

solidworkspythonpytorchмашинное обучениеmlapi