Рубрика «машинное обучение» - 21

К сожалению или счастью, был я и там, и там :-) Поэтому ловите внутрянку, как на самом деле выглядит работа линейного ML-щика/Дата саентиста. Стоит ли оно того, что происходит внутри и почему я все-таки ушел из обеих компаний (кормили прост невкусно).

Еще студентом я стремился в бигтех: именно там самые сильные специалисты, лучшие условия труда и перспективы. Ну, по большей части так и было — ничего не умеющего доходягу там редко встретишь (хотя в одной из двух этих компаний раз на раз проскакивает — не будем показывать пальцем🤫).

Сбер

Читать полностью »

В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E.
При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum, mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.

Краткое описание алгоритма

Читать полностью »

Введение

Когда нейросеть обучается, ее функция потерь образует сложный ландшафт в пространстве параметров – с вершинами (области высокой ошибки) и долинами (области низкой ошибки). Свойства этого ландшафта – его кривизна, форма минимальных долин, спектр матрицы Гессе и пр. – могут многое рассказать о том, насколько модель усвоила закономерности данных. Идея состоит в том, что не все минимумы одинаковы: одни могут быть «плоскими» (широкими и неглубокими), другие «острыми»Читать полностью »

На днях исследователь Цзянь Чжоу сообщил о критической уязвимости (CVE-2025-32434), затрагивающей все версии PyTorch до 2.5.1 включительно. Ошибка устраняется только обновлением версии до 2.6.0. Уязвимость соответствует критическому уровню риска, и позволяет злоумышленнику выполнить произвольный код на стороне жертвы без какого-либо взаимодействия с пользователем. Единственным условием является факт загрузки модели, созданной атакующим, даже при якобы безопасном параметре weights_only=True. Эта опция ранее считалась надежной, но, как выяснилось, не спасала от угроз.

Читать полностью »

Введение

Когда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.

Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются. 

Читать полностью »


Для кого это статья?

Постараюсь излагать мысли кратко и по делу, потому что многие из нас могли думать о поступлении в ШАД, на протяжении нескольких лет учебы в университете, ставя это как заветную цель, и некоторый очень важный «майлстоун» в пути становлении себя как специалиста и профессионала своего дела. Однако по разным причинам, возможно, у тебя нет времени на год подготовки, и ты, например, хочешь устроиться уже сейчас на работу. Поэтому постараюсь сделать это рассуждение максимально кратким, чтобы поскорее закончить и так давно тянущийся вопрос.

Читать полностью »

Недавно в Instagram завирусились рилсы, где пользователи показывают, как ChatGPT за пару минут составляет подробные планы: от саморазвития до инвестиций. Мы протестировали этот метод на реальных запросах и делимся результатами.

Как ИИ воплощает мечты: персональный план развития за 5 минут - 1

Читать полностью »

API для искусственного интеллекта предоставляют разработчикам доступ к мощным предобученным моделям и при этом не требуют глубоких знаний в области машинного обучения. В статье представлен обзор самых популярных API для работы с искусственным интеллектом. Давайте рассмотрим, как эффективно использовать их в своих проектах.

В статье рассмотрим:

OpenAI API · · Anthropic · · Google Vertex AI · · AWS Bedrock · · Groq · · Cerebras

Зачем использовать API для ИИ?

Языковые модели лучше справляются с математикой при использовании "верифицируемой траектории рассуждений"

(обзор модели rStar-Math)

Что делает ИИ-систему хорошей в математике? Не сырая вычислительная мощность, а нечто почти противоречивое: невротичная тщательность в проверке своей правоты.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js