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 «ml» - 8
Основы аналитики и ML простым языком ч.1
2025-11-06 в 5:15, admin, рубрики: ml, алгоритмы машинного обученияПродуктовая аллея: какие IT-решения Россия готова представить на рынке?
2025-11-05 в 16:25, admin, рубрики: al, ml, бизнес, искусственный интеллект, конференции, облачные сервисы, продукт, продуктовая разработка, Промышленное программированиеРазвитие IT-продуктов в России вступает в новую эру — становление технологической независимости. Если по базовым решениям в отрасли вроде операционных систем, транзакционных баз данных и т. д. рынок уже сформировался, то на следующих уровнях программного обеспечения борьба только завязывается и основные игроки уже обозначились. Как показывает практика, чем более нишевым будет продукт, тем проще ему будет занять рынок.
Тело AI-агентов: технический обзор робота 1X Neo
2025-11-04 в 11:39, admin, рубрики: 1x neo, AI, ai-агенты, llm, ml, NEO, robotics, vlm, гуманоидные роботы, роботыНа днях по AI пабликам завирусился робот 1X Neo, который заявляется разработчиками как человекоподобный робот для помощи по дому. Мне стало жутко интересно покопаться в устройстве и начинке этого робота, потому что скрещивание VLM и механизмов может привести к огромному прорыву в индустрии и новым большим изменениям.
Поговорим про устройство робота, железо и софт на борту, прикладные задачи и ближайшее будущее.
Профессия ML-инженер: как кошка съела акулу и почему ИИ должен дружить с БД
2025-11-01 в 14:56, admin, рубрики: machine learning, ml, ml-инженер, ml-специалист, Postgres Pro, postgres professional, postgresql, ИИ, Икусственный интеллектВ любой крупной компании данных всегда больше, чем понимания, что с ними делать. Они лежат в базах, логах, документах — огромный слабоструктурированный ресурс. Идея о том, что можно научить машину находить в этом хаосе полезные паттерны, когда-то казалась фантастикой, а сегодня это работа руководителя отдела машинного обучения Postgres Professional Савелия Батурина. Вместе с коллегами он на практике связывает мощь языковых моделей с СУБД, чтобы извлекать из данных реальную пользу, рассказывать, по каким граблям для этого пришлось пройти.
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
OpenCode vs Droid: тест на реальных проектах
2025-10-29 в 12:33, admin, рубрики: AI, cli, factory, ml, opencode
Кратко (TL;DR): OpenCode классно задуман, но сейчас страдает от нестабильности и плохой работой с моделями/контекстом. Droid от FactoryЧитать полностью »
Как мы в Авито сделали свою LLM — A-vibe
2025-10-27 в 14:17, admin, рубрики: DS, llm, llm-модели, ml, nlpВсем привет! Меня зовут Анастасия Рысьмятова, я руковожу юнитом LLM в Авито.
В этой статье я расскажу, как мы с командой создали и адаптировали нашу большую языковую модель A-vibe: зачем решили развивать собственную LLM, как построили токенизатор, собрали датасеты, провели SFT и RL и что получили в итоге. Поделюсь основными экспериментами и покажу наши результаты.
Сегодня мы выпустили в опенсорс свое семейство генеративных моделей – A-Vibe и A-Vision, статья приурочена к этому событию.
Собираем ANPR-систему на Python: от YOLOv8 и кастомного OCR до INT8-квантизации
2025-10-24 в 21:15, admin, рубрики: anpr, ml, ocr, python, pytorch, yolov8
Файлы, которые нельзя менять: философия TernFS и почему это гениально
2025-10-20 в 20:12, admin, рубрики: ml, mlopsXTX Markets — это ведущая компания в области алгоритмической торговли. Они ежедневно обрабатываем огромные объёмы данных, которые являются основой для наших исследований в области машинного обучения и количественного анализа. Для эффективной работы нашим исследователям нужна быстрая, надёжная и удобная система хранения данных.
Представьте себе кластер из тысяч серверов, которые одновременно обращаются к одному и тому же набору данных. Именно в таких условиях работает наша инфраструктура. Поэтому производительность файловой системы становится критически важным фактором.
Как шаблоны рассуждения учат ИИ думать: новая эпоха Pattern-Aware Learning (PARO)
2025-10-19 в 11:09, admin, рубрики: AI, mlTL;DR: В работе «Reasoning Pattern Matters: Learning to Reason without Human Rationales» авторы показывают, что для шаблонных задач рассуждения (patterned reasoning) ключ к качеству — не объём и не безупречность «рационалей», а явное усвоение шаблона рассужденияЧитать полностью »