Рубрика «ml»
Volga: движок обработки real-time данных для AI-ML — аналог Spark и Flink на Rust (Arrow + DataFusion)
2026-04-09 в 9:26, admin, рубрики: AI, Flink, kubernetes, ml, mlops, python, Rust, spark, sql, streaming
Как я уместил весь MLOps-пайплайн в 10 строк
2026-04-08 в 9:01, admin, рубрики: gitlab, ml, mlflow, mlops, ruvds_статьи
В последнее время я часто работал с разными ML-проектами в GitLab. В каждом был свой .gitlab-ci.ymlЧитать полностью »
Как я запустил AI-ассистента на старом Xiaomi 11T, который пылился в ящике
2026-04-04 в 5:15, admin, рубрики: AI, android, ml, OpenClaw, proot, self-hosted, termux, Ubuntu, xiaomi
Как мы научили CatBoost находить борщевик на спутниковых снимках
2026-04-02 в 7:00, admin, рубрики: AI, catboost, computer vision, data science, ml, борщевик, ИИ, экология
ML и инфобез: три подхода для поиска аномалий во временных рядах
2026-04-01 в 18:46, admin, рубрики: anomaly detection, autoencoder, catboost, isolation forest, mlВ этой статье будет продемонстрировано применение трёх ML алгоритмов (Isolation Forest, CatBoost, Autoencoder) к решению задачи детекции подозрительных событий в активности пользователей.
Описание задачи
Представьте себе инфраструктуру крупной компании, где хранятся миллионы файлов. Сотрудники постоянно взаимодействуют с ними: читают, изменяют, создают новые. В этом непрерывном потоке событий крайне сложно вручную заметить признаки потенциальной угрозы — будь то инсайдер, копирующий данные, или вирус, массово шифрующий файлы.
Большие языковые модели играют в Бесконечное Лето
2026-03-27 в 8:01, admin, рубрики: deepseek, llm, ml, python, selectel, большие языковые модели, игры, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение
ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?
От сигнатур к ML IDS: чему IDS Suricata может научить модель?
2026-03-26 в 4:12, admin, рубрики: dataset, IDS, ml, SuricataВ настоящее время для противодействия компьютерным атакам применяются разнообразные средства защиты информации:
-
межсетевые экраны;
-
системы обнаружения вторжений уровня сети;
-
системы обнаружения вторжений уровня хоста;
-
межсетевые экраны нового поколения (NGFW);
-
SIEM системы (также называемые – событийные системы обнаружения компьютерных атак);
-
криптографические средства защиты сетей связи;
-
и другие классы средств.
Как ML изменит бизнес в 2026 году: прогноз Selectel, GlowByte и Data Sapience
2026-03-24 в 11:48, admin, рубрики: AI, generative models, llm, ml, rag, selectel, ии-агенты, машинное обучение
Казалось, что ИИ ворвался в нашу жизнь. Показалось
2026-03-18 в 6:34, admin, рубрики: ml, будущее, ИИ, ии не нужон, исследование, Чат-ботыНедавно увидел вот такую диаграмму. На ней я в серой зоне — как типовой представитель народонаселения, потому что не вижу, как использовать AI в жизни.
Мета-модель для диагностики обучения нейросетей
2026-03-15 в 18:15, admin, рубрики: ml, ml-инженер, mlops, python, random forest, sklearn1. Проблема
Когда мы обучаем модели машинного обучения, почти всегда возникает один и тот же вопрос:
Что именно происходит во время обучения?
Обычно мы смотрим на графики метрик и пытаемся вручную интерпретировать происходящее:
-
Модель недообучена
-
Модель переобучена
-
Имбаланс датасета.
-
Сильно шумные данные.
Можно посмотреть на learning curves и понять, что происходит: