Книга «Бизнес-аналитика: от данных к знаниям» впервые увидела свет в 2009 году, но это всё ещё классика для начинающих специалистов. Ниже представлен конспект первой главы, посвящённый введению в анализ данных и ML.
Рубрика «алгоритмы машинного обучения»
Основы аналитики и ML простым языком ч.1
2025-11-06 в 5:15, admin, рубрики: ml, алгоритмы машинного обученияДРАКОН + ИИ: быстрый путь от идеи до работающего кода
2025-10-08 в 16:15, admin, рубрики: AI, Алгоритмы, алгоритмы машинного обучения, вайб-кодинг, вайбкодинг, искусственный интеллект, программирование для начинающихДружелюбный русский алгоритмический язык, который обеспечивает наглядность сокращенно ДРАКОН — визуальный язык, созданный в СССР для космической программы «Буран». Его разработали для задач высокой ответственности, где ошибка недопустима. Основная цель ДРАКОН — сделать логику однозначной и понятной. Сегодня мне кажется, что ДРАКОН может обрести новую жизнь благодаря искусственному интеллекту. Я не встречал статей о его применении с ИИ, и поэтому решил написать об этом.
Semantic Error Correction Loop (SECL): самоисправляющиеся LLM-пайплайны с понятием доверия к контексту
2025-08-03 в 20:00, admin, рубрики: GigaChat, llm, llm-модели, machine learning, OpenAI, алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, исследование, обучениеВ последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для автоматизации текстовых задач. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, одна из ключевых проблем остаётся нерешённой — модели часто допускают логические ошибки, создают неясные или избыточные формулировки, а также генерируют тексты с низкой степенью доверия к собственным ответам.
В своей практике я столкнулся с необходимостью повышения качества генерации без постоянного ручного контроля и затратных этапов дообучения. Это подтолкнуло меня к идее нового подхода — Читать полностью »
Метод Монте-Карло в алгоритме обратного распространения ошибок с параллельными вычислениями
2025-04-06 в 7:15, admin, рубрики: Алгоритмы, алгоритмы машинного обучения, нейросети, обратное распространениеБыл проведён эксперимент для проверки, можно ли существенно уменьшить объём вычислений в алгоритме обратного распространения ошибок с параллельными вычислениями за счёт использования на каждом шаге обучения только части обучающих образцов, выбранных случайным образом, а также определение того, какой выигрыш по времени даст использование языка Ассемблера в самых внутренних циклах (в программе, написанной на языке C++).
Человеческий мозг против ML-модели: сходства и различия между психикой и машинным обучением
2025-03-06 в 10:50, admin, рубрики: AGI, ml-модель, алгоритмы машинного обучения, ИИ, инженерия, кластеризация, машинное обучение, мозг-компьютер, обучение моделей, человеческий разумАдаптировали статью Marina Tosic, в которой автор выясняет, в чём сходства и различия между устройством человеческого мозга и моделей машинного обучения. Разобраться в теме нам помогли: кандидат технических наук Василий Борисов и архитектор ML-решений в РБК Кирилл Думнов.
В 2024 году значение машинного обучения и искусственного интеллекта, наконец, признали все, в том числе Нобелевский комитет. Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химииЧитать полностью »
Как алгоритмы загнали нас в пузырь и почему от этого выигрывают только соцсети?
2025-02-04 в 16:11, admin, рубрики: алгоритмы машинного обучения, корпорации, рекомендательные системы, социальные сетиСоцсети с нами уже больше 20 лет, но с тех пор процесс их использования изменился до неузнаваемости. Если раньше пользователи сами искали себе контент, изучая личные странички других людей и групп, то сейчас алгоритмы всё делают за них.
В 2006 Запретбук начался с хронологической ленты, все было просто, а уже в 2009 они запустили первый "умный" алгоритм EdgeRankЧитать полностью »
Революция в математическом мышлении малых языковых моделей с rStar-Math
2025-01-27 в 12:06, admin, рубрики: алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, машинное обучениеМатематическая революция глубокого мышления: как rStar-Math превращает небольшие языковые модели в мастера математических рассуждений
Аннотация
ML в промышленности: как построить систему управления процессом окомкования железорудных окатышей
2024-12-10 в 8:59, admin, рубрики: CV-модель, IT в промышленности, ml, Physics Informed Machine Learning, StarDist, автоматизация предприятий, алгоритмы машинного обучения, ограничения, тестирование, управление процессами в ITА вы знаете, как руда превращается в чугун? Даже на автоматизированном производстве многое зависит от ручной экспертизы. На производстве железорудных окатышей ещё недавно качество продукции измерялось буквально на ощупь. Дата-сайентисты помогли снизить зависимость от человеческого фактора. Как это получилось, что общего у окатышей с клетками и зелёным горошком, и как модели помешал кран с водой — читайте в этой статье.
Как российские разработчики заставили GPT предсказывать биржевые котировки
2024-11-26 в 11:44, admin, рубрики: AI, Алгоритмы, алгоритмы машинного обучения, ИИ и машинное обучение, конференция, криптовалюта, прибыль, трейдинг, трейдинг на фондовом рынке, трейдинговый бот
18 мая 2024 на конференции «Тюльпаномания» Тихон Павлов, количественный аналитик «Финансовой компании Викинг» раскрыл секрет использования GPT-4 для прогнозирования биржевых котировокЧитать полностью »
