Рубрика «ml»

Привет! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.

Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров - 1

Читать полностью »

Предисловие

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Тема сегодняшней статьи будет несколько нестандартная, однако, безусловно связанная с информационными технологиями, нейросетями и технологическим гигантом нашего времени – компанией Яндекс.

Читать полностью »

ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней - 1

Привет! В сентябре мы провели конференцию «Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве». Обсудили, как разные компании используют машинное обучение в работе, поговорили о трендах и инструментах построения production ML-систем в бизнесе. На митапе было четыре интересных доклада, и мы решили поделиться ими.

В этой публикации расскажем про опыт «Русагро Тех» — как они разрабатывают проекты по видеоаналитике в животноводстве для агрохолдинга ГК «Русагро. Кейсом поделился Павел Ширяев — руководитель группы компьютерного зрения «Русагро Тех».
Позже опубликуем остальные доклады про ML.
Читать полностью »

image

Привет! MLOps пробрался даже в fashion-индустрию. И не говорите после этого, что работа с большими данными и ML — это немодно! В новом выпуске дайджеста — вновь «золотые» статьи по ML, AI и дата-аналитике. По классике начинаем с объемных образовательных статьей, а заканчиваем новинками «железа» от Nvidia и результатами отчетов по рынку (есть и на русском языке!). Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».
Читать полностью »

От распределённого бэкенда — к сильному ИИ. Чем сейчас занимается легендарный Джефф Дин? - 1

На Хабре иногда рассказывают про выдающихся программистов современности, таких как Линус Торвальдс, Фабрис Беллар и Джефф Дин. Про этих людей ходят легенды. Особенно выделяется последний, которого в шутку сравнивают с Чаком Норрисом.

Шутки про Джеффа Дина дают понимание, насколько легендарной стала эта личность среди разработчиков Google:

«Когда Джефф Дин разрабатывает программу, то сначала создаёт бинарник, а потом пишет исходный код как документацию».

«Джефф Дин однажды не прошёл тест Тьюринга, потому что правильно установил 203-е число Фибоначчи менее чем за секунду».

«Джефф Дин родился 31 декабря 1969 года в 23:48. Ему потребовалось 12 минут, чтобы запустить свой первый счётчик времени».

Читать полностью »

Привет! Меня зовут Арсений, я — тимлид в команде разработки инструментов разработчика KasperskyOS. Работа нашей команды заключается в том, чтобы делать жизнь разработчика ПО под нашу собственную микроядерную OS удобной, так что любые технологии, упрощающие жизнь разработчика, не оставляют нас равнодушными. Вместе со всеми мы следим за хайпом вокруг нейросетей и решили сделать небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода, которые каждый из нас может использовать уже сейчас.

image

В этой заметке попробуем сравнить следующие AI плагины VSCode:

  • Copilot v1.84.61 — самый нашумевший робот
  • Tabnine v3.6.45 — самый старый из трех и самый дорогой
  • Codeium v1.2.11 — самый свежий и самый малоизвестный
  • FauxPilot — Open source, self-hosted аналог Copilot, использующий модели от CodeGen; посмотрим, что может противопоставить коммерческим продуктам OSS-проект, развернутый на моем запечном сервере.

Статья может быть полезна любому разработчику, пишущему на одном из мейнстримовых языков программирования. Также можно рассматривать ее как источник идей — как использовать этих пока глуповатых, но усердных роботов.

Читать полностью »

Обучение больших языковых моделей — это одно из самых актуальных направлений в машинном обучении. Крупнейшие IT-компании бьются над созданием всё более совершенных моделей. В том числе и Яндекс: мы создаём и применяем в наших сервисах нейросети YaLM уже больше двух лет.

В этом году улучшение моделей стало приоритетным на уровне всей компании. Внутри эта работа известна как проект «Генезис» или YaLM 2.0. Её результатом стал большой скачок в качестве наших моделей.

Новая модель получила название YandexGPT (YaGPT), вы могли впервые попробовать её в Алисе по запросу «Давай придумаем» чуть больше двух недель назад. Сегодня мы обновили YaGPT: Алиса научилась писать ответы с учётом истории предыдущих сообщений. В честь этого хотим рассказать Хабру историю всего проекта. Уже в ближайшее время новая модель станет частью и других сервисов Яндекса.

YandexGPT в Алисе: как мы создаём языковую модель нового поколения - 1

Читать полностью »

У Рэйчел Дидеро интересный набор навыков: несколько степеней в области дизайна одежды (полученные в школах трех разных стран) и докторская степень в области машинного обучения Миланского политехнического университета.

Эти знания позволили ей выпустить коллекцию — довольно уродливой — одежды Manifesto.

В этой одежде системы распознавания будут считать вас животным - 1

Она страшная и безвкусная, зато в ней вы становитесь нераспознаваемые для ML-алгоритма детектирования Yolo, активно используемого для работы с уличными камерами.
Читать полностью »

Мы рады сообщить, что открыли наш фреймворк Piper для всех разработчиков на гитхабе. Несмотря на то, что мы не закончили некоторые важные аспекты ядра, решили не ждать, а сразу поделиться, и теснее пообщаться о нашей разработке. В конце концов, мы изначально задумали, чтобы продукт был опенсорсным и все могли его использовать, решая свои задачи. Приветствуем любую обратную связь и помощь в доработке!✌️В этой статье расскажем о фреймворке PiperЧитать полностью »


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