⚙️ ИИ-агенты в современных IT-решениях

Разбирался, как ИИ «собирается» нас всех заменить. Спойлер: не спешит. Но уже сейчас кое-что делает лучше нас — и это не только котиков генерировать.

Читать...

⚙️ От хаоса к порядку: как ML помогает искать и защищать конфиденциальную информацию

Покажу, как мы в Positive Technologies заменили формальные правила машинкой — чтобы чувствительные данные находились не по шаблону, а по смыслу. Меньше false negative, больше пользы.

Читать...

👩‍💻 Постройте простую модель классификации с использованием scikit-learn

Создайте модель на датасете Iris, обучите классификатор KNeighborsClassifier и сделайте предсказание. Это классическая задача для первых шагов в машинном обучении.

Решение задачи🔽

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загружаем данные
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Делим на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Обучаем модель
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание
y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка качества
print(f"Точность: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

⚙️ Похож ли ваш текст на ИИ?

Пытаюсь вычленить шаблоны, по которым палятся тексты от нейросетей: гладкие, пустые, «умные». И придумать способ автоматом понять — писал ли это ИИ или просто скучный человек.

Читать...

👩‍💻 Построй визуализацию распределения признаков с автоматической категоризацией

Создайте функцию plot_distributions, которая принимает DataFrame и автоматически определяет числовые и категориальные признаки. Затем строит гистограммы или bar-графики в зависимости от типа данных. Это удобно для EDA (исследовательского анализа данных).

Решение задачи🔽

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_distributions(df, max_categories=10):
for column in df.columns:
plt.figure(figsize=(6, 4))
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[column]):
sns.histplot(df[column].dropna(), kde=True)
plt.noscript(f'Гистограмма: {column}')
elif df[column].nunique() <= max_categories:
df[column].value_counts().plot(kind='bar')
plt.noscript(f'Категории: {column}')
else:
print(f'Пропущен {column}: слишком много уникальных категорий')
continue
plt.tight_layout()
plt.show()

# Пример использования
df = pd.DataFrame({
'age': [23, 45, 31, 35, 62, 44, 23],
'gender': ['male', 'female', 'female', 'male', 'male', 'female', 'female'],
'income': [40000, 50000, 45000, 52000, 61000, 48000, 46000]
})

plot_distributions(df)

⚙️ Прогнозирование исходов футбольных матчей в реальном времени с помощью байесовской модели

Показываю, как модель с динамической силой команд предсказывает исходы матчей лучше классики. Не угадываю счёт, но выигрываю на ставках. У букмекеров шансы тают.

Читать...

⚙️ Как устроено глубокое обучение нейросетей

Эта статья не ответит на все вопросы, но мы пробежимся по всем основам глубокого машинного обучения, что бы создать примерную начальную картину без сильного углубления в детали.

Читать...

👩‍💻 Чем отличается метод .transform() от .apply() в pandas?

В pandas методы .transform() и .apply() часто используются для обработки данных по столбцам и строкам, но они работают по-разному. Метод .apply() применяет функцию к каждому элементу или ряду, и возвращает объект любой формы (например, DataFrame или Series). В отличие от него, .transform() применяет функцию к каждой ячейке или группе и возвращает объект той же формы, что и входной.

➡️ Пример:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [10, 20, 30]})

# Используем .apply() для вычисления суммы по столбцам
print(df.apply(sum))  # Вернет Series с суммами столбцов

# Используем .transform() для нормализации каждого значения в столбце
print(df.transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()))
# Вернет DataFrame с нормализованными значениями

🗣 .apply() подходит для сложных операций и агрегаций, а .transform() удобно использовать для обработки данных с сохранением исходной структуры.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Что бы я сделал, если бы сегодня начинал учить Data Science / ML?

Эта статья — не очередной «гайд по ML для новичков». Это мой личный взгляд на то, как бы я подошёл к обучению, если бы начинал с нуля уже сегодня , учитывая свой опыт работы в крупных компаниях, проваленные проекты, ошибки и победы..

Читать...

⚙️ Залезаем на плечи гигантов — создаем модуль для ComfyUI для свободного движения камеры и создание 6dof сцен из фото

Расскажу, как из одного кадра получить свободную 3D-прогулку: доращиваем панорамы, меняем проекции и крутим ракурсы в VR с помощью кастомного модуля для ComfyUI.

Читать...

⚙️ ChatGPT все еще не догнать: что происходит на ИИ-рынке к середине 2025 года?

2025 год подходит к экватору, поэтому самое время посмотреть, как поменялись позиции крупнейших компаний-разработчиков. Но для начала предлагаю посмотреть на две иллюстрации. Первая — рейтинг ИИ от ресурса LMArena.

Читать...

⚙️ Обнаружение аномалий в данных временных рядов с помощью статистического анализа

Рассказываю, почему статичные пороги — не выход, когда дело доходит до пользовательской активности. Покажу, как в таких случаях спасает обнаружение аномалий.

Читать...

👩‍💻 Определение "аномального" элемента в сбалансированных данных

Вам передаётся сбалансированный набор объектов из 3-х различных классов (например, "cat", "dog", "bird").

Каждый объект представлен вектором признаков (list of floats). Один объект — подброшенный и не принадлежит ни одному из трёх известных классов: он отличается распределением.

Ваша задача — реализовать функцию detect_outlier(data: List[List[float]], labels: List[str]) -> int, которая возвращает индекс выброса в списке. Гарантируется, что в labels один лейбл может быть "unknown", а может и вовсе отсутствовать — выброс может быть замаскирован.

Метрика — средняя евклидова дистанция до других представителей того же класса должна быть на порядок выше, чем у нормальных объектов.

Пример данных:

data = [
  [1.1, 0.9], [1.2, 1.0], [0.9, 1.1],     # cat
  [3.0, 3.1], [2.9, 3.0], [3.1, 2.9],     # dog
  [5.0, 5.1], [5.1, 5.0], [8.0, 8.0],     # last — выброс
]

labels = ["cat", "cat", "cat", "dog", "dog", "dog", "bird", "bird", "bird"]

Решение задачи🔽

import numpy as np
from collections import defaultdict

def detect_outlier(data, labels):
data = np.array(data)
grouped = defaultdict(list)

for i, label in enumerate(labels):
grouped[label].append(i)

outlier_idx = -1
max_score = -1

for i, point in enumerate(data):
label = labels[i]
others = [j for j in grouped[label] if j != i]
if not others:
continue

distances = [np.linalg.norm(point - data[j]) for j in others]
avg_dist = np.mean(distances)

if avg_dist > max_score:
max_score = avg_dist
outlier_idx = i

return outlier_idx

# Тест
print(detect_outlier(data, labels)) # ➜ 8

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы

• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт

• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью

• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений

• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Пишем персонального AI-ассистента на Python

Делюсь, как собрать простого голосового ассистента: он сам распознаёт речь, общается с LLM и отвечает голосом. Без GUI, но с кучей потенциала. Всё на Python, всё работает.

Читать...

⚙️ RAG на практике: чат-бот для корпоративной вики

Рассказываю, как делали чат-бота для внутренней документации: где споткнулись, что взлетело, и почему не всё решается embedding'ами. Может, вам сэкономит пару бессонных ночей.

Читать...

🌱 Рост идёт от дискомфорта

Если задачи всегда кажутся «понятными», значит, ты топчешься на месте.

👉 Совет: бери задачи, от которых чуть некомфортно. Не настолько, чтобы парализовало, а настолько, чтобы пришлось учиться новому. Этот дискомфорт — главный двигатель развития в IT.

⚙️ Линейная регрессия в ML для самых маленьких

Поясняю линейную регрессию так, чтобы стало понятно, зачем вообще эта прямая на графике и как с её помощью предсказывать результат по набору чисел. Без лишней математики.

Читать...

⚙️ Как построить хороший пайплайн разработки ML-модели

Рассказываю, как построить понятный и гибкий ML-процесс: чтобы данные масштабировались, новички вливались, а модель не вела себя как капризный кот.

Читать...