🧠Квантовать или не квантовать LLM?

В этой статье расскажем о квантовании и как оно помогает в выборе оборудования, а также рассмотрим основные типы квантов в llama.cpp.

Читать...

🎭 Двойная игра в Power BI: как совмещать роли разработчика и администратора

Когда твой руководитель говорит: «А теперь ты еще и администратор сервера Power BI». Гид по выживанию для разработчика, внезапно ставшего многостаночником.

Читать...

🤔 Топология в нейросетях?

Когда говорят о математике в ML, чаще всего вспоминают Байесовские методы и тензоры. Но математика в машинном обучении может затрагивать и фундаментальные направления, как топологический анализ данных (TDA) — ту самую науку про бублики и ленточки.

Читать...

❓ Кто такой разметчик данных и сколько он зарабатывает? Все, что вам нужно знать о профессии

Как нейросети распознают лица и управляют авто? Всё это благодаря разметчикам данных, которые учат ИИ видеть и понимать мир. Узнайте, сколько они зарабатывают и какие навыки нужны для работы.

Читать...

👩‍💻 Линейная регрессия и её регуляризация в Scikit-learn

Линейная регрессия — это метод обучения с учителем, который предсказывает значение y на основе признаков X. Основное допущение — линейная зависимость y от Xi, что позволяет оценить y через математическое выражение.

Читать...

➡️ Что такое технология TTS, как устроена и каких сферах используется синтез речи

Вместе с Григорием Стерлингом, лидом команды TTS в SberDevices, разбираемся, как устроена технология, как разрабатывают синтезаторы речи и что нужно знать, чтобы работать в этой сфере.

Читать...

📨 Пример использования программы для парсинга e-mail адресов с сайтов, созданный ИИ

Сегодня делимся программой для парсинга e-mail с сайтов, созданной за 30 минут с помощью ИИ от Rokitok. Это показывает, как ИИ ускоряет задачи, на которые раньше уходили дни или большие бюджеты.

Читать...

☁️ Как обучить ИИ в облаке

Сегодня мы хотим поделиться с вами нашим успешным кейсом, который наглядно демонстрирует, как облачные технологии могут значительно улучшить и ускорить процессы разработки и обучения ИИ.

Читать...

🤔 В чём различия между Data Science, машинным обучением, ИИ, глубоким обучением и Data Mining

Эта статья поможет вам не только понять, какие исследования и опыт позволяют извлекать знания из данных, чтобы делать машины умнее, но и как конкретно это происходит.

Читать...

🤖 42 секунды и 5 запросов: как взламывают генеративные ИИ-модели

Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберем, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.

Читать...

🎓 5 задач для подготовки к собеседованию по Python

Используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.

Читать...

⚙️ 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих

В этой статье мы расскажем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.

Читать...

🔈 От звука к смыслу: распознавание речи в видеоконтенте

В данной статье мы рассмотрим проект по распознаванию речи из видео, преимущества и недостатки данной разработки, а также посмотрим на то, как ее внедрение помогло ускорить работу аналитиков и разработчиков на проекте.

Читать...

⚙️ Построим GPT: с нуля и шаг за шагом

В этой статье я построил GPT архитектуру на данных из произведений Шекспира и получил достаточно впечатляющие результаты.

Читать...

🖥 Транскрибируем аудио и создаём субтитры для видео с помощью Whisper, FFmpeg и Python

В этом пошаговом гайде вы узнаете, как быстро автоматизировать процесс транскрибации и добавления субтитров к видео за считанные минуты.

Читать...

❓ Как Лента формирует эффективный ассортимент на основе данных

В этой статье расскажу про путь к управлению ассортиментом на основе данных и наш флагман – приложение Deli – рабочее место, в котором менеджер анализирует матрицу своих категорий и вносит в нее изменения на основе рекомендаций алгоритма.

Читать...

😎 Искусство аугментации: как улучшить модели компьютерного зрения без сбора новых данных

В статье рассказывается о методе аугментации данных для улучшения работы моделей компьютерного зрения. Вы узнаете, как с помощью этого метода увеличить количество данных, повысить точность модели и избежать типичных ошибок.

Читать...

⚙️ AILink для Wolfram и плагины для ChatGPT

Статья расскажет, как с помощью Wolfram Language создать ассистента на базе OpenAI API и добавить плагины. Также рассматривается удобство работы в интерактивном блокноте и обход региональных блокировок OpenAI. (197 символов)

Читать...

➡️ Как мы перенесли распознавание на базе ИИ в веб и изменили веб-банкинг? В Markswebb оценили

Статья расскажет о ежегодном рейтинге лучших веб-версий банковских приложений 2024 года от Markswebb. Лидеры рейтинга использовали ИИ-решения Smart Engines для улучшения клиентского опыта и достижения рекордов.

Читать...

🤔 Метрологический дефицит в бигдате: что это такое и как с ним бороться

Статья объяснит, почему данные, используемые в ИИ и машинном обучении, часто искажаются преобразованиями. Обсудим измерительные приборы, их влияние на производственные процессы и важность понимания этого эффекта.

Читать...

🛠 4 полезных инструмента для работы с ИИ: RAGFlow, The Pipe, UFO и SWE-agent

В этой статье мы рассмотрим 4 ИИ-инструмента, которые расширяют возможности разработчика: от платформ для работы с документами до агентов, способных исправлять ошибки в коде.

Читать...