Рубрика «ml» - 9

в 14:51, , рубрики: Bellman equation, ml, NeuralNetworks, Policy Iteration, reinforcement learning, обучение с подкреплением

Для меня разобраться в базовых концепциях Reinforcement Learning оказалось не так просто, особенно сложными оказались функции Беллмана. Эта статья — моя попытка систематизировать материал и объяснить себе (и, возможно, другим), что, откуда и почему берется. Будет здорово, если она поможет кому-то разложить все по полочкам.

¯_(ツ)_/¯

Полезные ссылки:
Practical RL (ШАД) (самые полезные материалы были тут)
Лекция №15 "Обучение с подкреплением"
Тренировки. Лекция 3: Введение в обучение с подкреплением
Читать полностью »

в 8:10, , рубрики: llm, ml, искусственный интеллект, управление командой, управление разработкой

Всем привет! Меня зовут Артём Матюшечкин, я менеджер разработки из команды Толк.ИИ в продукте Контур.Толк — это сервис для общения и работы. Наша команда сделала суммаризацию, обновила и ускорила сегментацию виртуальных фонов, внедрила шумоподавление в продукт. В этой статье поделюсь опытом управления такой командой, которая пыталась одновременно уместить в себе требования бизнеса и технологий.

Читать полностью »

в 18:11, , рубрики: data science, data scientist, DS, machinelearning, ml, ml engineer, ансамбли, деревья решений, кластеризация, собеседование

Знание 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

Читать полностью »

в 16:01, , рубрики: llm, ml, ИИ

в 15:46, , рубрики: boosting, Gradient Boosting, ml, random forest

Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало.
Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг.

Концепция ансамблей в машинном обучении

Ансамбли - это такая парадигма машинного обучения, в которой несколько слабых моделей обучаются решать одну задачу, и объединяются чтобы получить лучшие результаты.

Читать полностью »

в 7:16, , рубрики: bnpl, ml, банки, бки, мфо, риски

Эта статья о том, как можно оптимизировать набор закупаемых источников данных для ML моделей на примере модели для кредитного скоринга физических лиц. И как сократить расходы на данные на 30% без изменения качества модели.

Исторически основными покупателями внешних данных в России являются финансовые организации. За последние годы они были вынуждены оптимизировать свои расходы на закупку внешних данных. Для работы с существующей клиентской базой им часто достаточно внутренних данных, а запросы к дорогим внешним источникам данных, таким как БКИ или мобильные операторы стали сокращаться ради экономии.

Читать полностью »

в 10:15, , рубрики: AI, ml, ml-модель, совет

Ваш AI-агент ведет себя как капризный стажер и доказывает, что 2+2=5? Или вы уже третью неделю пытаетесь дообучить модель, а она делает вид, что не понимает, чего вы от нее хотите?

Кажется, пора признать: классические подходы не работают. Пока одни AI-инженеры кропотливо готовят данные и тестируют их, другие непослушные инженеры открыли простую истину. Они всё делают наоборот: не тестируют агентов, кормят модель мусором и открывают ей полный доступ к конфиденциальным данным.

И знаете что? У них получаются самые незабываемые агенты!

МыЧитать полностью »

в 7:39, , рубрики: api, arduino, brain-computer interface, hardware, ml, OpenBCI, python, signal processing, нейроинтерфейс

Когда мы говорим «нейроинтерфейс», большинство сразу представляет себе что-то вроде Neuralink или фантастические сцены из «Джонни Мнемоника». Но на деле между идеей и практикой — не пропасть, а куча микроконтроллеров, кода, биопотенциалов и кофе. В этой статье я покажу, как можно построить рабочий прототип интерфейса «мозг → ИИ-приложение» — начиная от электродов и аналоговых фильтров, заканчивая API, которое передаёт сигналы в модель машинного обучения.

Читать полностью »

в 11:36, , рубрики: AI, ml, recommendation systems

Пожалуй, никто не будет спорить с тем, что развитие Интернета произвело настоящую революцию в сфере продаж. Теперь мы можем приобрести на маркетплейсах всё, что угодно — от зубной щетки до разборного дома. Но зачастую выбор из бесчисленного множества вариантов может быть непосильной задачей для потребителей. Интернет‑магазины сталкиваются с необходимостью продавать больше товаров и корректировать цены, чтобы быть впереди конкурентов.

Читать полностью »

в 11:06, , рубрики: AI, chatgpt-4, gemini, llm, lovable, ml, ИИ, искусственный интеллект, прототипирование
1...8910...2030...36
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js