Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Особенности индийского автострахования — какие insurtech-стартапы и технологии меняют его облик В этом материале автор расскажет о примечательных индийских компаниях, развивающих системы ИИ и технологии компьютерного зрения, чтобы сделать страховые полисы доступными для широкой аудитории — от водителей электроскутеров до жителей сельских районов. Machine Learning

ML-проекты не должны пылиться на полке Вы собрали данные, обучили модель и получили отличные метрики. Но внедрение застряло в тестах и согласованиях. Знакомая история? Главная сложность — переход от прототипа к реальному продукту. На вебинаре «ML на практике» от Karpov Courses эксперты из Ecom Tech — Ирина Дворянинова (руководит ML-сервисами) и Фёдор Пахуров (ML-специалист в проде) — разберут, как избежать подводных камней. Вы поймете, какие требования часто упускают и как довести проект до запуска, а не до полки. Приходите на бесплатный онлайн-вебинар 26 июня, чтобы ML-решения, работали не в тетрадке, а в реальности: https://clc.to/erid_2W5zFHuihfW   Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHuihfW

Крах Builder.ai: как «революционный ИИ-стартап» оказался скамом из сотен программистов из Индии В мае 2025 года на рынке ИИ-стартапов разразился грандиозный скандал. Компания Builder. ai, на пике оцененная в $1,5 млрд и получившая инвестиции в размере $450 млн от таких гигантов как Microsoft, Softbank и Катарский инвестиционный фонд, объявила о банкротстве. Речь идет о потенциально самом масштабном мошенничестве на рынке ИИ-стартапов. Machine Learning

Лень разбираться в PowerPoint? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Секреты презентаций расскажет обо всех приёмах, возможностях и лайфхаках по работе в powerpoint. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @powerpoint

Книга «Продвинутые алгоритмы и структуры данных» Обзор на книгу, которая обещает познакомить вас с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Machine Learning

RecSys R&D команда из Яндекса разработала новую рекомендательную систему на базе больших генеративных моделей ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential modeling) — новое поколение рекомендательных моделей, которые способны предсказывать потребности пользователей и их отклик, а также находить сложные взаимосвязи между событиями. Это значительно повышает точность и качество рекомендаций. Алгоритмы анализируют агрегированные и обезличенные данные. Подобные системы сейчас внедрены всего у нескольких компаний в мире, включая Google и Netflix. Архитектура Argus — двухбашенная модель, для которой, в отличие от target-aware постановки ранжирования в HSTU, можно в оффлайне пересчитывать векторы для миллионов пользователей и айтемов. Для оценки качества используется global temporal split, а на этапе предобучения смотрят прежде всего на значения функции потерь для задач next item prediction и feedback prediction. На этом же этапе сравнивают продовый градиентный бустинг, обученный на новых данных, с версией этого бустинга, в которую входит признак от ARGUS. И вместо абсолютных значений приводят относительный прирост метрики Первыми новую модель интегрировали в Яндекс Музыку. В рекомендации сервиса внедрили модель с длиной истории 8192 (в терминах события в жизни пользователя). Это прецедентный случай внедрения модели подобных масштабов с такой длинной истории музыкальных рекомендаций. По статистике стриминга, слушатели Моей волны стали лайкать впервые услышанные треки на 20% чаще, а разнообразие рекомендаций возросло на 14%. При этом, генеративные нейросети в рекомендациях позволяют учитывать предпочтения пользователей не раз в сутки, а в режиме реального времени, что выводит качество персонализации на новый уровень. Следом за Яндекс Музыкой, технологию интегрировали в Маркет. Со временем на рекомендательные алгоритмы нового поколения перейдут и другие сервисы компании.

🍷 Сбор данных: этапы, методики и рекомендации Хотя современный мир изобилует данными, сбор ценной информации включает в себя множество организационных и технических трудностей, которые мы и рассмотрим в этой статье. Machine Learning

🎓 Узнайте все про Анализ данных и машинное обучение 2025 года! Приглашаем вас на день открытых дверей от ТГУ, где участники узнают больше о программах по анализу данных и машинному обучению, находящихся в реализации и новых, стартующих в 2025 году. Узнайте подробнее и подайте заявку: https://tglink.io/7e6b2e8a24a8?erid=2W5zFGGXh2g Участники смогут задать интересующие вопросы экспертам и организаторам мероприятия и посетить мастер-класс «Навыки создания дашбордов в DataLens». Что вам даст вебинар: 🔸 Узнаете о направлении 🔸 Расскажем про университет 🔸 Обзор процесса обучения и зачислении 🔸 Мастер-класс «Создание дашбордов в DataLens» Формат: Онлайн Когда: 26 июня в 15:00 по МСК Количество мест ограничено! Подписывайтесь на наш телеграм и следите за новостями @tsuproject

🏋️‍♀️ Гиперпараметрический поиск и оптимизация моделей При создании моделей машинного обучения существует одна важная составляющая, которая часто остается за кадром, но имеет решающее значение для достижения высокой производительности и точности — это гиперпараметры. Machine Learning

В топ высокооплачиваемых профессий в сфере ИИ, по версии «Хабра», вошли ML-инженер и дата-сайентист. Специалистам с опытом готовы платить от 500 000 рублей.  Освоить перспективное направление можно в онлайн-магистратуре «Прикладной анализ данных и машинное обучение» от Skillfactory и МИФИ. Это привычная магистратура, но учиться вы будете онлайн в удобное время. За два года получите фундаментальные знания с фокусом на практику от преподавателей вуза и экспертов из крупных компаний. Освоите Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня.Выберете направление — ML или MLOps. Сможете пользоваться бонусами очных студентов (отсрочка от армии, студенческий билет, обучение 198 р/месяц при господдержке). В финале получите диплом гособразца МИФИ.  Чтобы поступить, нужен диплом о высшем образовании или студенческий билет последних курсов вуза.  Набор в магистратуру уже идет. Количество мест ограничено. Оставляйте заявку по ссылке  Реклама. ООО "СКИЛФЭКТОРИ". ИНН 9702009530. erid: 2W5zFJaAL24

😅 Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных ML сильно зависит от данных. Это самый критически важный аспект, благодаря которому и возможно обучение алгоритма; именно поэтому машинное обучение стало столь популярным в последние годы. Но вне зависимости от терабайтов информации и экспертизы в data science, если ты не можешь понять смысл записей данных, то машина будет практически бесполезной, а иногда и наносить вред. Machine Learning

Лень разбираться в Word? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Word Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в word. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @word_ms

😉 Как дообучить LLaMA бесплатно и без программирования: как создать тупого друга В статье будет мало терминов, тут автор простым языком расскажет как вы можете обучить большую языковую модель. Machine Learning

⚡️Пошаговый план: как стать аналитиком данных в 2025 Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет? Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8-летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и чёткий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта Что будет на вебинаре? 🟠 Разберёте полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠 Лайфхаки трудоустройства: — покажут реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — обсудите, какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора 🟠 Практические техники для новичков: разберёте, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях 🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от Simulative, который поможет бустануть карьеру 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🤖 В чём различия между Data Science, машинным обучением, ИИ, глубоким обучением и Data Mining Данные становятся движущей силой современного мира, поэтому почти каждый уже сталкивался с такими терминами, как data science, машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение и data mining. Но что же обозначают эти понятия? Какие различия и связи между ними существуют? Machine Learning

🧠 Как масштабировать NER на практике, когда у вас миллиард единиц контента? Команда Яндекс Маркета делится опытом миграции с легаси-системы на YandexGPT для формализации товарных характеристик. Это не просто «взяли и заменили» — это целый путь с выбором стратегий дообучения и преодолением реальных вызовов. Внутри статьи от Саши Воронцова, руководителя ML в Маркете, — детальный разбор: — Решение проблемы: от хаоса в описаниях — к структурированным данным для сотен тысяч атрибутов. — Подходы к YandexGPT: от простого промптинга до P-tuning и затратного fine-tuning. Когда и что выбирать? — Реальные цифры и сложности: как справлялись с ошибками в данных, меняющимися категориями и дорогой разметкой, добившись точности >98%. 🔧 Это отличный шанс заглянуть в «кухню» большой компании и увидеть, как современные LLM решают задачи по обработке текста в промышленных масштабах. 👉 Читать статью

Как мы учили ChatGPT писать приветствия для бизнес-знакомств Чтобы завязать полезное знакомство, иногда достаточно правильно поприветствовать собеседника. Обозначить возможную пользу, но при этом не быть навязчивым, брутальным и не спамить какими-то «ценными предложениями». Machine Learning

Excel - основа для анализа финансов 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и финансового анализа для начинающих на канале @fin_analytics. Подписывайся и становись финансистом: @fin_analytics

🙈 Другой GitHub: репозитории по Data Science, визуализации данных и глубокому обучению Гитхаб — это не просто площадка для хостинга и совместной разработки IT-проектов, но и огромная база знаний, составленная сотнями экспертов. К счастью, сервис предоставляет не просто инструменты для работы с открытым исходным кодом, но и качественные материалы для обучения. Мы выбрали некоторые популярные репозитории и отсортировали их по количеству звезд в порядке убывания. Machine Learning

Ищете где скачать Excel? Хватит мучиться, воспользуйтесь интернет-магазином с оригинальными ключами KeySoft. Вы сможете приобрести лицензионный продукт, в котором будут доступны все функции без каких-либо ограничений: • Лицензионная подписка для Office 365 Pro+ • Лицензионный ключ активации для Office 2021 Professional Plus Преимущества KeySoft: ✔️ широкий ассортимент ✔️ только официальные продажи ✔️ разнообразие способов оплаты ✔️ быстрая и квалифицированная техподдержка ✔️ более 3000 положительных отзывов на независимых ресурсах. На все товары Microsoft действует промокод на скидку 5% — NEW5 — успейте воспользоваться!