Поиск аномалий(Outlier Detection) является важной темой в машинном обучении. Алгоритмы такого типа актуальны и используются повсеместно: Кибербез, Банковские системы, предобработка данных, медицина, анализ логов, контроль качества и это лишь малая часть всего списка.Сегодня мы с вами познакомимся с двумя такими алгоритмами, сравним их и посмотрим результаты нашей работы.В нашем исследовании оценивать алгоритмы мы будем по метрикам Recall(реальная доля тех, кого правильно пометили как аномалию), Precision(Показывает долю истинно положительных результатов среди всех, которые модель пометила как положительные)Читать полностью »
Рубрика «machinelearning»
Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее
2026-02-14 в 10:16, admin, рубрики: algorithms, anomaly detection, isolation forest, machinelearning, mathematica, python, scikit-learn, машинное обучение, поиск аномалийAI для PHP-разработчиков: практика без Python и data science
2026-01-10 в 18:08, admin, рубрики: AI, backend, backend-программирование, backend-разработка, machine learning, machinelearning, ml, php, искусственный интеллектПро AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.
Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.
Как мы адаптировали LLM для русского языка
2025-11-09 в 13:55, admin, рубрики: deeplearning, llm, machinelearning, mawo, nlp, ProductionML, pytorch, RussianNLP, tokenizationИстория про токенизацию, научные статьи и production reality
Как мы потратили 2 месяца на адаптацию Qwen3-0.6B для русского языка. Написали систему с нуля на основе 8 научных статей из arXiv. Исправили 6 критических багов (от NaN в fp16 до архитектурных проблем). Получили +35% training speed и +60% inference speed. В этой статье - честный рассказ о том, что не работает из коробки, какие грабли ждут в production, и как мы их обошли.
Мы - это я и мой друг =)
Как всё началось
Август 2025. Мы работаем над MAWO - системой fine-tuning для русскоязычных LLM. У нас есть модель Qwen3-0.6B. Почему именно 0.6B, а не 8B или 70B?
Production AI сервер за ₽0: полный гайд по сборке ML-станции для Stable Diffusion на б-у комплектующих
2025-10-31 в 14:20, admin, рубрики: AI, CUDA, deeplearning, DIY, gpu, hardware, machinelearning, python, pytorch, stablediffusion
Я это сделал. За один день.
Часть 1: Аппаратная часть
Выбор видеокарт: RTX 2060 vs RTX 1060
Облачные AI-платформы: сравнение AWS, GCP и Azure для ML-задач
2025-10-30 в 12:27, admin, рубрики: amazon, amazon s3, azure, data science, Google Cloud Platform, machinelearning, ml
Мой первый AI-агент на базе Neuron — PHP-агентного фреймворка
2025-10-25 в 14:24, admin, рубрики: ai agent, machinelearning, phpЯ PHP-разработчик с многолетним стажем (от слова "много"). Привык, что мой мир - это веб-приложения, серверный код и бесконечные "фичи" на Laravel или Yii (да... легаси - это мой конёк). В последние пару лет вокруг бушует AI-бум: всюду слышно про нейронки, LLM, про каких-то "агентов", которые сами решают задачи. И, признаться, временами у меня появлялась лёгкая тревога. Не отстану ли я от поезда, если не перейду полностью на Python/NodeJS или не выучу новый фреймворк? Ведь почти все примеры ИИ-интеграций, что я видел, были на Python или JavaScript. PHP в этих разговорах фигурировал редко, если вообще упоминался.
Недавно я наткнулся на упоминание о Читать полностью »
Анализ смарт-контрактов на примере Solidity
2025-10-22 в 8:55, admin, рубрики: appsec, cybersecurity, DeFi, machinelearning, smartcontract, безопасная разработка, безопасный код, уязвимости
Блокчейн-индустрия переживает период беспрецедентного роста. Общая стоимость заблокированных активов (total value locked, TVL) в децентрализованных финансовых протоколах превышала 200 млрд долларов по состоянию на 2024 год [1Читать полностью »
Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах
2025-10-17 в 6:16, admin, рубрики: AI, community, machinelearning, mvp, nlp, supabase, telegrambot
Всем привет, я Иван, продакт-менеджер. И я остою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели
2025-10-11 в 18:11, admin, рубрики: data science, data scientist, DS, machinelearning, ml, ml engineer, ансамбли, деревья решений, кластеризация, собеседованиеЗнание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!
Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.
Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).
А в этой части разберем:
-
деревья
-
ансамбли
-
метрические модели
-
кластеризацию