Разбор Викторины #2: Классификация фишинговых URL

💜 Спасибо за участие в нашей викторине! Пришло время разобрать ваши ответы.

✅ Правильный ответ: а) Random Forest

🔍 Почему Random Forest?

Классификация фишинговых URL — это задача бинарной классификации, где Random Forest показывает высокую точность благодаря ансамблевому подходу.

Random Forest может обрабатывать сложные признаки, такие как текстовые данные URL, числовые метрики (длина, количество символов) и категориальные данные (например, доменные зоны).

Алгоритм минимизирует переобучение и хорошо работает даже с несбалансированными наборами данных, что часто встречается в задаче обнаружения фишинга.

📌 Почему другие варианты не подходят?

➖ K-Means: подходит для кластеризации, а не для классификации с известными метками.

➖ Linear Regression: разработана для регрессии, а не для классификации. Плохо справляется с нелинейными зависимостями.

➖ Apriori: используется для поиска ассоциаций, а не для предсказания классов.

Был ли ваш ответ верным? Делитесь мыслями в комментариях.
Новые викторины уже скоро!

⚡️Сегодня в 20:30 Максим Викторович станет гостем программы «Акценты» на ЛенТВ24, где расскажет о будущем искусственного интеллекта и цифровых сервисов.

🎙В программе — современные технологические изменения, цифровизация повседневной жизни и влияние искусственного интеллекта на ключевые сферы. Не пропустите — встречаемся сегодня в 20:30 в прямом эфире на ЛенТВ24!

🔗Смотреть онлайн

📰Дайджест новостей в сфере ИИ: собрали главные инфоповоды недели

Подводим итоги недели! GigaChat осваивает чувашский язык, а OpenAI выпускает GPT-5, обещая пользователям новый уровень продуктивности. Эти и другие события — в нашем дайджесте ⬇️

🇷🇺В России:

«Сбер» направит 1 млрд руб. на поддержку новых образовательных программ проектов «Топ-ИТ» и «Топ-ИИ»

В работу кадровых служб администрации Санкт-Петербурга внедрят нейросеть, разработанную исследователями ИТМО и Комитетом по информатизации и связи города, для ускорения отбора кандидатов в систему городского управления

В Чувашии создадут рабочую группу, которая займется обучением GigaChat чувашскому языку

Исследователи «Т-Технологий», AIRI, НИУ ВШЭ, «Иннополиса» и «Сбера» создали фреймворк ATGen для упрощения и удешевления обучения LLM

В РУДН представили ИИ-метод создания цифровых аватаров преподавателей

Ученые Уральского федерального университета разработали нейросеть, которая выявляет трещины в мостах, дорогах, зданиях и другой инфраструктуре

«Билайн» начал применять ИИ для анализа разговоров на предмет мошенничества. Функция включена в виртуального помощника

🌍В мире:

OpenAI выпустила новую модель GPT-5. По заверениям компании, новинка стала «самой умной, быстрой и полезной моделью»

Google DeepMind анонсировала модель Gemini 2.5 Deep Think. Она способна рассматривать несколько вариантов ответов на запросы пользователя, что повышает ее производительность в некоторых бенчмарках

OpenMind разрабатывает программный уровень OM1 для гуманоидных роботов, который будет выполнять функции операционной системы

ИИ-стартап xAI представил Grok Imagine для генерации изображений и видео

Apple сформировала новую команду для создания приложения, похожего на ChatGPT. Оно сможет отвечать на вопросы, используя информацию из интернета

Разработчик Anthropic представил новую версию модели Opus 4.1 для работы с кодом и анализа данных

ИИ-разработчик xAI откроет исходный код чат-бота Grok 2

🤖 Обзор GPT-5: самая умная модель?

7 августа OpenAI представила GPT-5 — новую флагманскую модель, которая теперь лежит в основе ChatGPT. По словам Сэма Альтмана, последняя версия работает на уровне доктора философии и значительно умнее, быстрее и полезнее своих предшественников.

🔍 Что нового?

⚪️ GPT-5 стала точнее и быстрее: вероятность ошибок снижена на 45%, уменьшена склонность к согласию и ложным ответам;
⚪️ Появились новые стили общения (Cynic, Robot, Listener, Nerd) и механизм безопасных ответов, который формулирует полезный результат в рамках правил;
⚪️ Модель автоматически выбирает оптимальный режим работы и эффективнее обрабатывает запросы;
⚪️ Улучшена точность в медицинских вопросах за счёт учёта контекста и этических норм;
⚪️ А вот с грамотностью появились проблемы: «Самый умный, быстрый и полезный модель» теперь вряд ли отберет работу у копирайтеров 😎

⚡️ Тестируем GPT-5
Так как часть нашей команды работает в блоке Корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбера, для нас важно не только то, как модель отвечает на общие вопросы, но и насколько её можно применять в реальных бизнес-задачах, особенно в финансовой сфере.

Поэтому мы проверили, как GPT-5 Nano, GPT-oss-120b и GigaChat 2 Max справятся с экзаменом на сертификат по финансовым рынкам (ФСФР) — важный документ для специалистов по ценным бумагам.

🏆 Результаты (для получения сертификата нужно набрать 80%):

GPT-5 Nano — 57,71%
GPT-oss-120b — 58,56%
GigaChat 2 Max — 73,8%

✅ GigaChat 2 Max оказался ближе всего к проходному баллу, тогда как часть новых версий ChatGPT показали заметно менее впечатляющие результаты в финансовых задачах.

Уже пробовали ChatGPT-5? Делитесь впечатлениями в комментариях!⬇️

⚡️Мы знаем, что этот челлендж вам под силу

Сбер совместно с ассоциацией «Альянс в сфере искусственного интеллекта» запустил конкурс по искусственному интеллекту — AI Challenge. Участвовать в нём могут школьники любых классов, а также студенты до 25 лет.

✅ Участники из России и других стран мира смогут прокачать навыки работы с AI, решая реальные бизнес-задачи.

✅ Выберите одну из трёх категорий в зависимости от вашего уровня ИТ-навыков и возраста — «начинающие», «школьники» или «студенты».

✅ Выиграйте более 15 млн ₽ и возможность пройти уникальную образовательную программу по подготовке российской школьной сборной для участия в Международной олимпиаде по искусственному интеллекту (IOAI) в 2026 году.

Регистрируйтесь до 22 сентября.

⭐️AI-таланты всех возрастов, присоединяйтесь!

💡 Знаете ли вы, что ИИ помогал врачам ещё в 1970-х? Рассказываем про MYCIN и INTERNIST-1

Полвека назад искусственный интеллект впервые вошёл в медицину. Именно тогда появились первые экспертные системы, которые умели воспроизводить логику врача при постановке диагноза. Базировались они на DENDRAL — программе, определявшей молекулярную структуру неизвестных органических соединений по данным масс-спектрометрии.

Что это были за системы?

⚪ MYCIN (Стэнфорд, 1972) — примерно 600 правил на языке программирования Lisp для диагностики опасных бактериальных инфекций (бактериемия, менингит) и подбора антибиотиков с учётом анализов и симптомов. По ряду тестов точность была сопоставима с врачами-специалистами!

В клиники система все же не попала — сработали этические и интеграционные барьеры.

⚪ INTERNIST-1 (Питтсбург, 1971–1974) — база данных содержала свыше 573 диагнозов и более 4000 клинических признаков, применяя ранжирование гипотез для дифференциальной диагностики заболеваний. Позже система выросла в QMR — «электронный учебник» для врачей.

🤖 Что изменилось?

Сегодня ML/DL позволяют ИИ не просто обрабатывать данные, а комплексно анализировать медицинские изображения, выявлять патологические изменения на ранних стадиях и предлагать варианты лечения.

Хоть ИИ по-прежнему не способен заменить врачей, он может стать их надежным помощником: предоставлять «второе мнение», снижать риск ошибок и помогать не упустить тревожные сигналы.

А вы за или против ИИ в медицине? Делитесь мнением в комментариях ⬇️

Магистратура «Искусственный интеллект и наука о данных»: финальный этап приёмной кампании

💬Если думаете, что бакалавриата вам не хватило, если хотите освежить знания или мечтаете сделать вклад в российскую науку — магистратура — отличный вариант!

🎓 Уже завтра, 14 августа, будут опубликованы ранжированные списки. Для тех, кто окажется среди будущих студентов, начнётся новый этап жизни. Впереди у них — два года интенсивной подготовки на одной из ведущих программ с сфере ИИ и науки о данных.

👨‍🎓 Что ждёт в магистратуре ИИНД?

— Академические знания + опыт индустрии и науки;
— Работа над реальными проектами в ИИ, анализе данных и машинном обучении;
— Исследования под руководством ведущих учёных СПбГУ;
— Общение с экспертами индустрии, лекции и стажировки;
— Применение знаний в науке, образовании и бизнесе.

💡Магистратура — это не только учёба. Например, Элина Владимирова, студентка первого курса, смогла подтянуть технические знания, освоить прикладную математику, базы данных, а ещё — развить soft skills, которые пригодятся в любой сфере!

📷 Смотрите ролик, в котором Элина поделилась своим опытом участия в проектах, жизни студсовета и объяснила, почему магистратура — отличный вариант для тех, кто хочет расти и как профессионал, и как личность!

📆Сегодня, 13 августа, в 17:00 приглашаем на еженедельный научный семинар DSCS.pro

Мы возвращаемся после небольшого перерыва — снова встречаемся, чтобы обсудить исследования и подходы в области искусственного интеллекта.

Тема семинара: «LoRA: дообучение больших языковых моделей»

🎙 Спикер: Ольга Руслановна Гавриленко

➡️На семинаре разберём, что такое LoRA, как устроена её архитектура, из чего она состоит и как применять этот метод в реальных задачах. Покажем, где можно развернуть LoRA и в чём её преимущества.
⚪️Отдельная часть будет посвящена исследованию по предсказанию оценки выраженности психологических особенностей пользователя по данным профиля в социальной сети с помощью больших языковых моделей. Вы узнаете результаты двух экспериментов — с использованием системного промпта и с применением LoRA.

🔗Подключиться можно по ссылке, будем всех ждать!

#seminar