💡 Как ML спасает бизнес от потерь: антифрод и поиск аномалий
Мошенничество – одна из самых больших угроз для бизнеса. Потери от незаконных операций исчисляются миллионами, и традиционные методы борьбы с этим уже не справляются. Здесь на помощь приходит машинное обучение.
📊 Как работают антифрод-системы на базе ML?
1️⃣ Поиск аномалий.
ML анализирует огромные объемы данных, чтобы выявить отклонения от стандартных паттернов поведения. Например, подозрительные транзакции, которые проходят в нехарактерное время или из разных стран за короткий период.
2️⃣ Предсказание подозрительных действий.
Системы обучаются на исторических данных о мошенничестве, чтобы с высокой точностью определять подозрительные действия, еще до их завершения.
3️⃣ Превентивные меры.
ML может не только находить угрозы, но и предотвращать их, блокируя сомнительные действия в реальном времени.
🎯 Примеры применения антифрода в бизнесе
🔳 Банковский сектор: отслеживание необычных транзакций или попыток взлома аккаунтов.
🔳 Электронная коммерция: выявление мошеннических заказов и фейковых аккаунтов.
🔳 Страхование: обнаружение поддельных заявлений о страховых случаях.
📘 Как этому научиться?
На курсе «ML в бизнесе» мы разберем задачи антифрода и поиска аномалий. Вы узнаете:
▪️Какие методы работают лучше всего.
▪️Как строить алгоритмы, которые быстро адаптируются к новым угрозам.
▪️Как применять свои навыки в реальных проектах.
Машинное обучение — это не только про модели, но и про реальную пользу для бизнеса. Готовы стать специалистом, которого ждет любой бизнес?
👉 Присоединяйтесь к курсу по ссылке !
Мошенничество – одна из самых больших угроз для бизнеса. Потери от незаконных операций исчисляются миллионами, и традиционные методы борьбы с этим уже не справляются. Здесь на помощь приходит машинное обучение.
📊 Как работают антифрод-системы на базе ML?
1️⃣ Поиск аномалий.
ML анализирует огромные объемы данных, чтобы выявить отклонения от стандартных паттернов поведения. Например, подозрительные транзакции, которые проходят в нехарактерное время или из разных стран за короткий период.
2️⃣ Предсказание подозрительных действий.
Системы обучаются на исторических данных о мошенничестве, чтобы с высокой точностью определять подозрительные действия, еще до их завершения.
3️⃣ Превентивные меры.
ML может не только находить угрозы, но и предотвращать их, блокируя сомнительные действия в реальном времени.
🎯 Примеры применения антифрода в бизнесе
📘 Как этому научиться?
На курсе «ML в бизнесе» мы разберем задачи антифрода и поиска аномалий. Вы узнаете:
▪️Какие методы работают лучше всего.
▪️Как строить алгоритмы, которые быстро адаптируются к новым угрозам.
▪️Как применять свои навыки в реальных проектах.
Машинное обучение — это не только про модели, но и про реальную пользу для бизнеса. Готовы стать специалистом, которого ждет любой бизнес?
👉 Присоединяйтесь к курсу по ссылке !
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
mlinside.ru
Курс "ML в бизнесе"
❤9🔥2
🎭 Многоликий антифрод: Как ML помогает противостоять мошенничеству
Когда речь заходит об антифроде, многие представляют себе универсальную ML-модель, которая мгновенно находит и устраняет угрозы. Но в реальной жизни борьба с мошенничеством – это больше, чем просто скоринг.
📊 Как работает антифрод в ML?
ML-антифрод-системы основываются на двух ключевых подходах:
▪️Классификация: Модели обучаются на исторических данных и предсказывают вероятность фрода (например, фейковый аккаунт или заказ).
▪️Детектирование аномалий: Используется, если данные постоянно меняются. Модель выявляет аномальное поведение, отличающееся от нормы, что позволяет находить новые виды мошенничества.
🔥 Почему ML – ключ к успеху в антифроде?
Только ML позволяет:
▪️Быстро адаптироваться к новым схемам мошенничества.
▪️Обрабатывать миллионы транзакций в реальном времени.
▪️Снижать потери бизнеса, сохраняя лояльность клиентов.
На курсе «ML в бизнесе» мы подробно расскажем:
▪️Как построить эффективные модели для антифрода.
▪️Какие данные собирать и как их обрабатывать.
▪️Как комбинировать подходы для сложных задач.
🌟 Хотите стать специалистом, который может предотвращать убытки бизнеса? Присоединяйтесь к курсу !
Когда речь заходит об антифроде, многие представляют себе универсальную ML-модель, которая мгновенно находит и устраняет угрозы. Но в реальной жизни борьба с мошенничеством – это больше, чем просто скоринг.
📊 Как работает антифрод в ML?
ML-антифрод-системы основываются на двух ключевых подходах:
▪️Классификация: Модели обучаются на исторических данных и предсказывают вероятность фрода (например, фейковый аккаунт или заказ).
▪️Детектирование аномалий: Используется, если данные постоянно меняются. Модель выявляет аномальное поведение, отличающееся от нормы, что позволяет находить новые виды мошенничества.
🔥 Почему ML – ключ к успеху в антифроде?
Только ML позволяет:
▪️Быстро адаптироваться к новым схемам мошенничества.
▪️Обрабатывать миллионы транзакций в реальном времени.
▪️Снижать потери бизнеса, сохраняя лояльность клиентов.
На курсе «ML в бизнесе» мы подробно расскажем:
▪️Как построить эффективные модели для антифрода.
▪️Какие данные собирать и как их обрабатывать.
▪️Как комбинировать подходы для сложных задач.
🌟 Хотите стать специалистом, который может предотвращать убытки бизнеса? Присоединяйтесь к курсу !
❤7🔥2
🔥 Как AI меняет правила игры в бизнесе
Компании активно внедряют искусственный интеллект в ключевые процессы, а спрос на специалистов, которые умеют применять эти технологии, только растет.
На какие направления стоит обратить внимание? Чему учиться, чтобы стать востребованным для бизнеса? Рассказываем о главных задачах, где AI показывает максимальную эффективность:
1️⃣ Продажи, которые растут сами собой
• Лидогенерация: AI находит клиентов быстрее, чем вы успеваете сказать «новый контракт».
• Рекомендательные системы: каждый ваш клиент чувствует, что вы знаете его лучше, чем он сам, — и покупает больше.
• Динамическое ценообразование: AI сам подстраивает цены под спрос, конкурентов и поведение пользователей.
2️⃣ Минимум потерь — максимум уверенности
• Рисковый скоринг: определите, кто из клиентов может подвести, и минимизируйте риски.
• Антифрод: мошенники теряют шанс обойти вашу систему, а вы сохраняете деньги и репутацию.
3️⃣ Сокращение затрат и увеличение эффективности
• Оптимизация процессов: AI помогает бизнесу работать быстрее, дешевле и точнее.
• Роботизация: сложные и рутинные задачи теперь выполняют машины, оставляя вашим сотрудникам время на стратегию.
И это не просто теории. На курсе «ML в бизнесе» вы:
▪️разберете реальные кейсы и будете решать те задачи, которые нужны каждой компании;
▪️научитесь создавать решения, которые увеличивают продажи, предотвращают потери и оптимизируют расходы;
▪️получите знания, которые сделают вас ценным специалистом для любого бизнеса.
Записывайтесь на курс и начинайте меняться уже сейчас! 🚀
Компании активно внедряют искусственный интеллект в ключевые процессы, а спрос на специалистов, которые умеют применять эти технологии, только растет.
На какие направления стоит обратить внимание? Чему учиться, чтобы стать востребованным для бизнеса? Рассказываем о главных задачах, где AI показывает максимальную эффективность:
1️⃣ Продажи, которые растут сами собой
• Лидогенерация: AI находит клиентов быстрее, чем вы успеваете сказать «новый контракт».
• Рекомендательные системы: каждый ваш клиент чувствует, что вы знаете его лучше, чем он сам, — и покупает больше.
• Динамическое ценообразование: AI сам подстраивает цены под спрос, конкурентов и поведение пользователей.
2️⃣ Минимум потерь — максимум уверенности
• Рисковый скоринг: определите, кто из клиентов может подвести, и минимизируйте риски.
• Антифрод: мошенники теряют шанс обойти вашу систему, а вы сохраняете деньги и репутацию.
3️⃣ Сокращение затрат и увеличение эффективности
• Оптимизация процессов: AI помогает бизнесу работать быстрее, дешевле и точнее.
• Роботизация: сложные и рутинные задачи теперь выполняют машины, оставляя вашим сотрудникам время на стратегию.
И это не просто теории. На курсе «ML в бизнесе» вы:
▪️разберете реальные кейсы и будете решать те задачи, которые нужны каждой компании;
▪️научитесь создавать решения, которые увеличивают продажи, предотвращают потери и оптимизируют расходы;
▪️получите знания, которые сделают вас ценным специалистом для любого бизнеса.
Записывайтесь на курс и начинайте меняться уже сейчас! 🚀
❤5🔥2
📈 Оптимизация инвестиций бизнеса с помощью машинного обучения
В современном бизнесе успешная стратегия — это не только анализ данных, но и умение прогнозировать и максимизировать выгоды. Для специалистов в области машинного обучения такие задачи становятся ключевыми.
Как это работает?
Представьте, что розничная сеть планирует открыть новые магазины. Чтобы привлечь максимальное количество клиентов и увеличить прибыль, необходимо выбрать оптимальные локации для новых точек продаж.
⚙️ Решение с использованием ML:
▪️Анализ данных: Сбор и анализ информации о демографии, покупательских привычках, конкурентах и транспортной доступности в различных районах.
▪️Построение модели: Применение алгоритмов машинного обучения для создания модели, прогнозирующей потенциальную прибыльность каждого возможного местоположения.
▪️Оптимизация выбора: Ранжирование локаций по ожидаемой прибыльности и выбор наиболее перспективных для открытия новых магазинов.
🛒Реальный пример:
Британская сеть супермаркетов Morrisons использует машинное обучение для прогнозирования покупательского спроса и оптимизации запасов. Система учитывает множество факторов, таких как праздники и погодные условия, что позволило сократить разрывы в поставках на 30%.
🌟 На нашем курсе «ML в бизнесе» мы разбираем самые важные задачи бизнеса, которые можно решать с помощью машинного обучения, включая оптимизацию инвестиций. Получите знания, которые помогут вам анализировать данные, прогнозировать прибыль и эффективно управлять ресурсами в различных сферах бизнеса!
🤔 А в каких задачах вы применяли бы такой подход или хотели бы попробовать? Делитесь в комментариях!👇
В современном бизнесе успешная стратегия — это не только анализ данных, но и умение прогнозировать и максимизировать выгоды. Для специалистов в области машинного обучения такие задачи становятся ключевыми.
Как это работает?
Представьте, что розничная сеть планирует открыть новые магазины. Чтобы привлечь максимальное количество клиентов и увеличить прибыль, необходимо выбрать оптимальные локации для новых точек продаж.
⚙️ Решение с использованием ML:
▪️Анализ данных: Сбор и анализ информации о демографии, покупательских привычках, конкурентах и транспортной доступности в различных районах.
▪️Построение модели: Применение алгоритмов машинного обучения для создания модели, прогнозирующей потенциальную прибыльность каждого возможного местоположения.
▪️Оптимизация выбора: Ранжирование локаций по ожидаемой прибыльности и выбор наиболее перспективных для открытия новых магазинов.
🛒Реальный пример:
Британская сеть супермаркетов Morrisons использует машинное обучение для прогнозирования покупательского спроса и оптимизации запасов. Система учитывает множество факторов, таких как праздники и погодные условия, что позволило сократить разрывы в поставках на 30%.
🌟 На нашем курсе «ML в бизнесе» мы разбираем самые важные задачи бизнеса, которые можно решать с помощью машинного обучения, включая оптимизацию инвестиций. Получите знания, которые помогут вам анализировать данные, прогнозировать прибыль и эффективно управлять ресурсами в различных сферах бизнеса!
🤔 А в каких задачах вы применяли бы такой подход или хотели бы попробовать? Делитесь в комментариях!👇
❤8👍5
🤖 AI вместо сотрудников: почему и где вас заменят роботы?
Искусственный интеллект активно берет на себя задачи, которые раньше выполняли сотрудники. В каких областях это работает лучше всего?
1️⃣ Поддержка клиентов: чат-боты и автоматизация
Современные AI-решения в техподдержке стали незаменимыми:
• Чат-боты отвечают на большинство стандартных запросов.
• Автоматизированные системы моментально решают рутинные задачи.
Результат? Операторы освобождаются для сложных задач, а бизнес может расширяться, не увеличивая штат.
2️⃣ Оптимизация работы “планировщиков”
Планирование маршрутов, расписаний или поставок — теперь это эффективно делает модель.
• AI быстрее анализирует данные и предлагает оптимальные решения.
• Ошибки случаются реже, чем у людей.
Правда, денег тут часто немного, ведь работа планировщиков недорогая. Но для компаний важна не только экономика, но и скорость решений, которую обеспечивает AI.
3️⃣ Контроль качества: фотоанализ и проверки
Во многих сферах замена сотрудников моделями экономически оправдана, если нужно контролировать качество визуально. Например, в такси AI анализирует фотографии машин и может определить неподходящее состояние автомобиля. Модели справляются с этим быстрее и точнее, чем человек.
🤔Где пока AI не выигрывает?
Замена курьеров и водителей роботами пока что не оправдана экономически. Но это только вопрос времени.
Что вы изучите на курсе?
🎓На нашем курсе «ML в бизнесе» вы разберете кейсы с использованием больших языковых моделей (LLM) и ботов. Это одна из самых широко применимых технологий, которая уже меняет бизнес.
🤔 Расскажите, как вы хотели бы внедрить AI в своей работе или с какими задачами сталкивались?
Искусственный интеллект активно берет на себя задачи, которые раньше выполняли сотрудники. В каких областях это работает лучше всего?
1️⃣ Поддержка клиентов: чат-боты и автоматизация
Современные AI-решения в техподдержке стали незаменимыми:
• Чат-боты отвечают на большинство стандартных запросов.
• Автоматизированные системы моментально решают рутинные задачи.
Результат? Операторы освобождаются для сложных задач, а бизнес может расширяться, не увеличивая штат.
2️⃣ Оптимизация работы “планировщиков”
Планирование маршрутов, расписаний или поставок — теперь это эффективно делает модель.
• AI быстрее анализирует данные и предлагает оптимальные решения.
• Ошибки случаются реже, чем у людей.
Правда, денег тут часто немного, ведь работа планировщиков недорогая. Но для компаний важна не только экономика, но и скорость решений, которую обеспечивает AI.
3️⃣ Контроль качества: фотоанализ и проверки
Во многих сферах замена сотрудников моделями экономически оправдана, если нужно контролировать качество визуально. Например, в такси AI анализирует фотографии машин и может определить неподходящее состояние автомобиля. Модели справляются с этим быстрее и точнее, чем человек.
🤔Где пока AI не выигрывает?
Замена курьеров и водителей роботами пока что не оправдана экономически. Но это только вопрос времени.
Что вы изучите на курсе?
🎓На нашем курсе «ML в бизнесе» вы разберете кейсы с использованием больших языковых моделей (LLM) и ботов. Это одна из самых широко применимых технологий, которая уже меняет бизнес.
🤔 Расскажите, как вы хотели бы внедрить AI в своей работе или с какими задачами сталкивались?
mlinside.ru
Курс "ML в бизнесе"
❤6🔥1
Новое интервью на нашем YouTube канале! 📱
На канале MLinside вышло интервью с Татьяной Шавриной, одной из ведущих специалистов в области искусственного интеллекта, работающей в команде разработки одной из самых популярных языковых моделей — LLaMA. Татьяна также включена в список самых влиятельных людей в российском AI!
Татьяна поделилась своим опытом работы в крупных российских и зарубежных и рассказала:
▪️Как подготовиться к собеседованиям в российские и зарубежные компании.
▪️Что нужно знать, чтобы перейти в ML без опыта и как выглядеть привлекательным кандидатом для крупных компаний.
▪️Сложности перехода с российского карьерного трека на западный и почему многие теряют несколько лет в процессе.
👉 Смотреть интервью
* Meta признана экстремистской организацией и ее деятельность запрещена на территории РФ
На канале MLinside вышло интервью с Татьяной Шавриной, одной из ведущих специалистов в области искусственного интеллекта, работающей в команде разработки одной из самых популярных языковых моделей — LLaMA. Татьяна также включена в список самых влиятельных людей в российском AI!
Татьяна поделилась своим опытом работы в крупных российских и зарубежных и рассказала:
▪️Как подготовиться к собеседованиям в российские и зарубежные компании.
▪️Что нужно знать, чтобы перейти в ML без опыта и как выглядеть привлекательным кандидатом для крупных компаний.
▪️Сложности перехода с российского карьерного трека на западный и почему многие теряют несколько лет в процессе.
👉 Смотреть интервью
* Meta признана экстремистской организацией и ее деятельность запрещена на территории РФ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Вот кто делает GPT! | Интервью с Татьяной Шавриной
Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f81984227c4ce223e507/
https://clck.ru/3FX8ye - демо-курс "База ML"
https://clck.ru/3M4rF4 - курс "База ML"
https://clck.ru/3FX8tN - курс "ML в бизнесе"
https://news.1rj.ru/str/+xPCRRLylQh5lMmI6 …
https://clck.ru/3FX8ye - демо-курс "База ML"
https://clck.ru/3M4rF4 - курс "База ML"
https://clck.ru/3FX8tN - курс "ML в бизнесе"
https://news.1rj.ru/str/+xPCRRLylQh5lMmI6 …
❤17🔥6👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎄 Друзья, с наступающим Новым годом! 🎄
2024 год был невероятно насыщенным и плодотворным для нашей команды и сообщества MLinside. Вместе с вами мы достигли огромных успехов:
✨ Запустили два потока курса «База ML»
✨ Открыли новый курс «ML в бизнесе»
✨ Наши эксперты выступили на крупной конференции "Матемаркетинг"
✨ Получили образовательную лицензию
✨ Провели множество вебинаров
✨ Открыли доступ к демо-версии курса «База ML» на платформе Stepik
✨ Наполнили наш YouTube-канал новыми видео
Но на этом мы не останавливаемся! В 2025 году мы планируем:
🚀 Запуск новых курсов для разных уровней подготовки.
📹 Ещё больше полезного и уникального контента на YouTube.
🌍 Создание новых форматов, которые объединят наше сообщество и помогут каждому достичь своих целей в ML.
Спасибо, что были с нами в этом году. Ваш интерес, участие и доверие мотивируют нас двигаться вперёд!
🎉 Желаем вам в Новом году успешных проектов, захватывающих идей и уверенного роста в карьере! Пусть каждый шаг в изучении ML приближает вас к вашим профессиональным мечтам!
✨До встречи в 2025 году✨
2024 год был невероятно насыщенным и плодотворным для нашей команды и сообщества MLinside. Вместе с вами мы достигли огромных успехов:
✨ Запустили два потока курса «База ML»
✨ Открыли новый курс «ML в бизнесе»
✨ Наши эксперты выступили на крупной конференции "Матемаркетинг"
✨ Получили образовательную лицензию
✨ Провели множество вебинаров
✨ Открыли доступ к демо-версии курса «База ML» на платформе Stepik
✨ Наполнили наш YouTube-канал новыми видео
Но на этом мы не останавливаемся! В 2025 году мы планируем:
🚀 Запуск новых курсов для разных уровней подготовки.
📹 Ещё больше полезного и уникального контента на YouTube.
🌍 Создание новых форматов, которые объединят наше сообщество и помогут каждому достичь своих целей в ML.
Спасибо, что были с нами в этом году. Ваш интерес, участие и доверие мотивируют нас двигаться вперёд!
🎉 Желаем вам в Новом году успешных проектов, захватывающих идей и уверенного роста в карьере! Пусть каждый шаг в изучении ML приближает вас к вашим профессиональным мечтам!
✨До встречи в 2025 году✨
❤18🎉9🔥8
🤖 7 главных трендов машинного обучения на 2025 год
2025 год обещает стать знаковым для технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы собрали семь ключевых трендов, которые уже меняют подход к работе и открывают новые горизонты.
1️⃣ Автономные агенты
AI-ассистенты, способные самостоятельно анализировать данные, взаимодействовать с инструментами (поиск, API, веб-скрейпинг) и достигать целей без вмешательства человека. Такие агенты могут исследовать рынок или оптимизировать процессы, освобождая специалистов от рутины.
2️⃣ Мультимодальные генеративные модели
AI выходит на новый уровень благодаря моделям, способным обрабатывать несколько типов данных одновременно: текст, изображения, аудио и видео. Это открывает новые возможности в создании контента, медицинских исследованиях и разработке автономных систем.
3️⃣ Объяснимый AI (Explainable AI)
Почему AI принял то или иное решение? Объяснимый AI отвечает на этот вопрос, повышая доверие и помогая находить ошибки в алгоритмах. Особенно актуально в медицине, финансах и других критически важных сферах.
4️⃣ Этичный AI (Ethical AI)
Прозрачность, устранение предвзятости, защита данных — это не просто тренд, а стандарт, который уже регулируется законами в ряде стран. Особенно строго к этому вопросу подходят в Евросоюзе.
5️⃣ Edge AI
Обработка данных прямо на устройстве без отправки в облако. Быстрее, безопаснее и удобнее для приложений в IoT, медицине и финтехе.
6️⃣ Федеративное обучение (Federated Learning)
Модели, которые обучаются локально, без передачи данных на сервер. Технология становится стандартом для отраслей, где важна конфиденциальность, например, в здравоохранении.
7️⃣ AI для гуманитарных целей
Искусственный интеллект, который помогает человечеству: от предсказания стихийных бедствий до помощи в кризисных ситуациях. Например, проект Signpost использует AI для предоставления людям в кризисных регионах актуальной информации и помощи, включая чат-ботов, которые предоставляют важные указания по безопасности и ресурсам. В свою очередь, проект Flood Hub применяет AI для прогнозирования наводнений в различных странах, что позволяет заблаговременно предупредить население и принять меры для спасения жизней.
📱 Интересно, что генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что компания знает, как создать искусственный общий интеллект (AGI), и ожидает, что AI-агенты начнут работать в реальном секторе экономики уже в 2025 году. Более того, в планах компании — разработка искусственного суперинтеллекта (ASI).Однако заявления Альтмана вызвали разногласия: одни эксперты считают, что AGI — это вопрос ближайшего будущего, другие уверены, что реальных успехов в этой области стоит ожидать не раньше 2050 года. Тем не менее концепция AI-агентов уже активно обсуждается и тестируется в компаниях по всему миру.
🤔 А какой из этих трендов вы считаете самым перспективным? Или, может быть, хотите, чтобы мы посвятили отдельный пост одному из направлений? Поделитесь в комментариях!
2025 год обещает стать знаковым для технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы собрали семь ключевых трендов, которые уже меняют подход к работе и открывают новые горизонты.
1️⃣ Автономные агенты
AI-ассистенты, способные самостоятельно анализировать данные, взаимодействовать с инструментами (поиск, API, веб-скрейпинг) и достигать целей без вмешательства человека. Такие агенты могут исследовать рынок или оптимизировать процессы, освобождая специалистов от рутины.
2️⃣ Мультимодальные генеративные модели
AI выходит на новый уровень благодаря моделям, способным обрабатывать несколько типов данных одновременно: текст, изображения, аудио и видео. Это открывает новые возможности в создании контента, медицинских исследованиях и разработке автономных систем.
3️⃣ Объяснимый AI (Explainable AI)
Почему AI принял то или иное решение? Объяснимый AI отвечает на этот вопрос, повышая доверие и помогая находить ошибки в алгоритмах. Особенно актуально в медицине, финансах и других критически важных сферах.
4️⃣ Этичный AI (Ethical AI)
Прозрачность, устранение предвзятости, защита данных — это не просто тренд, а стандарт, который уже регулируется законами в ряде стран. Особенно строго к этому вопросу подходят в Евросоюзе.
5️⃣ Edge AI
Обработка данных прямо на устройстве без отправки в облако. Быстрее, безопаснее и удобнее для приложений в IoT, медицине и финтехе.
6️⃣ Федеративное обучение (Federated Learning)
Модели, которые обучаются локально, без передачи данных на сервер. Технология становится стандартом для отраслей, где важна конфиденциальность, например, в здравоохранении.
7️⃣ AI для гуманитарных целей
Искусственный интеллект, который помогает человечеству: от предсказания стихийных бедствий до помощи в кризисных ситуациях. Например, проект Signpost использует AI для предоставления людям в кризисных регионах актуальной информации и помощи, включая чат-ботов, которые предоставляют важные указания по безопасности и ресурсам. В свою очередь, проект Flood Hub применяет AI для прогнозирования наводнений в различных странах, что позволяет заблаговременно предупредить население и принять меры для спасения жизней.
🤔 А какой из этих трендов вы считаете самым перспективным? Или, может быть, хотите, чтобы мы посвятили отдельный пост одному из направлений? Поделитесь в комментариях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤4👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Егор — один из ключевых инженеров, отвечающих за работу рекламных сервисов компании, способных обрабатывать 700 000 запросов в секунду.
В этом интервью он рассказал:
▪️ Как пришёл в индустрию из мира онлайн-игр.
▪️ Что делает руководитель инфраструктуры рекомендательных систем в Яндексе.
▪️ Как стать топ-разработчиком и где получить опыт работы с большими данными.
▪️ Ошибки в ML, которые дорого обходятся разработчикам.
▪️ Какие навыки и качества необходимы для работы в Яндексе.
▪️ Почему ML полезен разработчикам и как он помогает в реальных задачах.
👉 Смотреть интервью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍5❤4
Как начать изучать машинное обучение с нуля в 2025 году? 🤔
Изучение ML не начинается с абсолютного нуля. Если вы не знакомы с математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей или не работали с Python, вам будет крайне сложно освоить основы. Но если у вас уже есть знания в этих областях, даже если они слегка «заржавели», вы сможете их освежить и уверенно двигаться дальше.
💡 С чего начать?
Мы рекомендуем начинать с подготовки. Например, в нашем курсе «База ML» есть подготовительный модуль, который длится месяц. В нём вы сможете:
▪️Освежить знания по Python.
▪️Вспомнить основы математического анализа: производные, интегралы.
▪️Разобраться с линейной алгеброй: векторы, матрицы и их роль в работе с данными.
▪️Понять теорию вероятностей — без неё не обойтись при работе с моделями.
Этот модуль отлично подойдёт тем, кто изучал эти темы раньше, но подзабыл. Если вы никогда с ними не сталкивались, вероятно, стоит попробовать разобраться с нуля в необходимой для старта базе, чтобы заложить фундамент для дальнейшего обучения.
🔍 Почему эти знания важны?
Машинное обучение работает с большими массивами данных, которые представлены в виде матриц признаков. Понимание математических процессов (например, как минимизируется ошибка модели) требует уверенности в производных и интегралах. Без линейной алгебры сложно представить себе обработку данных, а многомерный анализ нужен для работы с моделями, которые учитывают сотни или тысячи признаков.
Изучение ML не начинается с абсолютного нуля. Если вы не знакомы с математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей или не работали с Python, вам будет крайне сложно освоить основы. Но если у вас уже есть знания в этих областях, даже если они слегка «заржавели», вы сможете их освежить и уверенно двигаться дальше.
💡 С чего начать?
Мы рекомендуем начинать с подготовки. Например, в нашем курсе «База ML» есть подготовительный модуль, который длится месяц. В нём вы сможете:
▪️Освежить знания по Python.
▪️Вспомнить основы математического анализа: производные, интегралы.
▪️Разобраться с линейной алгеброй: векторы, матрицы и их роль в работе с данными.
▪️Понять теорию вероятностей — без неё не обойтись при работе с моделями.
Этот модуль отлично подойдёт тем, кто изучал эти темы раньше, но подзабыл. Если вы никогда с ними не сталкивались, вероятно, стоит попробовать разобраться с нуля в необходимой для старта базе, чтобы заложить фундамент для дальнейшего обучения.
🔍 Почему эти знания важны?
Машинное обучение работает с большими массивами данных, которые представлены в виде матриц признаков. Понимание математических процессов (например, как минимизируется ошибка модели) требует уверенности в производных и интегралах. Без линейной алгебры сложно представить себе обработку данных, а многомерный анализ нужен для работы с моделями, которые учитывают сотни или тысячи признаков.
🔥6❤5👍5
Мы решили добавить немного интерактива в наш канал и предлагаем вам попробовать новый формат — квизы! Это отличный способ освежить знания или узнать что-то новое.
Сегодня у нас три вопроса, которые помогут вам проверить себя. 😉
Если вам понравится сегодняшний квиз, такой формат превратится в частую рубрику на нашем канале! 🚀
Готовы? Начинаем! 🎉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15🎉3
Представьте, что ваша модель показывает отличные результаты на обучающих данных, но на тестовых данных ее точность резко падает. В чем проблема?
Anonymous Quiz
5%
Модель недообучена
91%
Модель переобучена, поэтому не может хорошо обобщать данные
3%
С моделью все в порядке, так и должно быть
1%
Это просто случайность, и нужно протестировать еще раз
Вы обучаете модель и хотите проверить ее стабильность. Какой метод поможет оценить ее производительность на нескольких наборах данных?
Anonymous Quiz
3%
Сравнение моделей
1%
Подбор гиперпараметров
66%
Кросс-валидация
13%
Разделение данных на обучающую и тестовую выборку
18%
Все указанные методы
Почему регуляризация важна для моделей машинного обучения?
Anonymous Quiz
76%
Она снижает сложность модели и предотвращает переобучение
6%
Она увеличивает точность предсказаний
3%
Она ускоряет процесс обучения
1%
Она заменяет гиперпараметры
14%
Все указанные варианты верны
Какие навыки необходимы для успеха в ML в 2025 году?🌟
1️⃣ Программирование
Любой проект в ML должен кто-то закодить, так что программирование это базовый скилл для ML. Python остаётся лидером благодаря обширному набору библиотек (sklearn, scipy, pytorch, pyspark и так далее). Однако, для статистических расчётов иногда еще может использоваться R. Также нужно быть предельно внимательным к инструментам написания кода с помощью LLMок. Уже сейчас все чаще появляются примеры того, как люди, не занимающиеся программированием профессионально, справляются с написанием простых приложений. Возможно та же участь ждет ML, но иметь возможность проверить работу нейросетки все-таки лучше, чем не иметь, поэтому программирование в этом списке точно остается.
2️⃣ Мастерство в работе с фреймворками
SciPy, scikit-learn, PyTorch — эти и другие питоновские фреймворки значительно ускоряют процесс разработки. Знание популярных фреймворков позволяет специалистам фокусироваться на создании более качественных и эффективных решений.
3️⃣ Навыки работы с данными (data wrangling)
Это то, что помогает превратить сырые данные в качественную информацию. Использование инструментов, таких как Pandas, Polars, PySpark, для обработки данных — обязательное условие. А если еще знаете их возможности и умете пользоваться эффективно, будете делать все гораздо быстрее. Также SQL будет необходим для работы с базами данных, извлечения и фильтрации информации. К счастью, весь SQL помещается на одностраничный cheat sheet, но не пренебрегайте практикой, освоить что-то в ночь перед собеседованием всегда сложнее, чем своевременно.
4️⃣ Работа с большими языковыми моделями (LLM)
Сейчас все чаще LLM используется для ускорения написания кода, для обучения, для повышения эффективности рабочих коммуникаций и многого другого. Не используя в работе решения на базе LLM, уже в 2025 году можно сильно отстать от рынка. Отдельная важная тема - построение своих приложений на базе LLM.
5️⃣ Софт-скиллы: часто недооцененные, но крайне важные
Технические знания — это еще не всё. В 2025 году специалисты, которые смогут объяснить сложные концепции понятным языком, будут особенно востребованы. Умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами из разных областей — это то, что поможет вам не просто делать задачу за задачей, но и развивать свою карьеру дальше, получая более интересные и масштабные задачи.
🤔 Какие ещё навыки станут необходимыми для успеха в ML в 2025 году? Поделитесь мнением в комментариях!
Любой проект в ML должен кто-то закодить, так что программирование это базовый скилл для ML. Python остаётся лидером благодаря обширному набору библиотек (sklearn, scipy, pytorch, pyspark и так далее). Однако, для статистических расчётов иногда еще может использоваться R. Также нужно быть предельно внимательным к инструментам написания кода с помощью LLMок. Уже сейчас все чаще появляются примеры того, как люди, не занимающиеся программированием профессионально, справляются с написанием простых приложений. Возможно та же участь ждет ML, но иметь возможность проверить работу нейросетки все-таки лучше, чем не иметь, поэтому программирование в этом списке точно остается.
SciPy, scikit-learn, PyTorch — эти и другие питоновские фреймворки значительно ускоряют процесс разработки. Знание популярных фреймворков позволяет специалистам фокусироваться на создании более качественных и эффективных решений.
Это то, что помогает превратить сырые данные в качественную информацию. Использование инструментов, таких как Pandas, Polars, PySpark, для обработки данных — обязательное условие. А если еще знаете их возможности и умете пользоваться эффективно, будете делать все гораздо быстрее. Также SQL будет необходим для работы с базами данных, извлечения и фильтрации информации. К счастью, весь SQL помещается на одностраничный cheat sheet, но не пренебрегайте практикой, освоить что-то в ночь перед собеседованием всегда сложнее, чем своевременно.
Сейчас все чаще LLM используется для ускорения написания кода, для обучения, для повышения эффективности рабочих коммуникаций и многого другого. Не используя в работе решения на базе LLM, уже в 2025 году можно сильно отстать от рынка. Отдельная важная тема - построение своих приложений на базе LLM.
Технические знания — это еще не всё. В 2025 году специалисты, которые смогут объяснить сложные концепции понятным языком, будут особенно востребованы. Умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами из разных областей — это то, что поможет вам не просто делать задачу за задачей, но и развивать свою карьеру дальше, получая более интересные и масштабные задачи.
🤔 Какие ещё навыки станут необходимыми для успеха в ML в 2025 году? Поделитесь мнением в комментариях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥6👎1
Суббота – отличный повод не только для отдыха, но и для небольшой тренировки мозга! 🧠 Подготовили для вас пару интересных вопросов в формате квиз 🤓
❤6🔥1
Ваш набор данных для бинарной классификации имеет сильный дисбаланс классов. Какой метод поможет улучшить предсказания модели?
Anonymous Quiz
8%
Только уменьшение размера преобладающего класса (under-sampling)
9%
Только увеличение размера менее представленного класса (over-sampling)
84%
Один из этих методов или их комбинация
Вы построили регрессионный алгоритм для прогнозирования продаж продукта. После тщательной оценки оказывается, что алгоритм демонстрирует значительную степень смещения. Какое действие вы бы предприняли для улучшения предсказательной точности модели?
Anonymous Quiz
29%
Использовать бэггинг над моделью
20%
Рассмотреть упрощение алгоритма, чтобы сосредоточиться на основных характеристиках данных
37%
Расширить обучающий набор данных, чтобы предоставить алгоритму больше примеров для обучения
14%
Перейти к альтернативной метрике для оценки, чтобы лучше понять производительность модели
Как составить резюме джуна в ML, чтобы вас заметили? 📝
Конкуренция в сфере машинного обучения огромна, а порог входа – высокий. Что написать в резюме, если у вас пока нет опыта? Разбираемся, на что обращают внимание рекрутеры и как выделиться среди сотен кандидатов.
1️⃣ Образование – профильность важнее престижности
Да, топовый вуз – это плюс, но ключевое значение имеет профильное образование. Работодатели отдают предпочтение кандидатам с бэкграундом в математике, программировании и смежных дисциплинах. Если ваш диплом связан с ML или IT – обязательно укажите это в резюме.
📌 Что делать, если профильного образования нет?
Укажите курсы коммерческих школ или онлайн-платформ, связанных с машинным обучением.
Опишите, почему решили перейти в ML и как связаны ваши прошлые занятия с новой областью. Например, опыт работы аналитиком или разработчиком может сыграть на руку.
2️⃣ Проекты и участие в соревнованиях
Проекты – ваш главный инструмент для демонстрации навыков. Даже если они простые, важно указать ссылки на GitHub или GitLab, чтобы показать, что вы умеете применять полученные знания на практике.
Участие в соревнованиях (например, на Kaggle) – огромный плюс. Призовые места и активность говорят о вашем интересе и практическом опыте работы с реальными данными.
3️⃣ Преподавание и помощь другим
Не стоит недооценивать преподавательский опыт. Если вы обучали других (например, были ассистентом, проводили семинары или помогали новичкам), это демонстрирует вашу глубокую проработку темы. Преподавание учит формулировать мысли, анализировать ошибки и дает опыт взаимодействия с людьми – всё это ценится работодателями.
4️⃣ Подстройка резюме под вакансию
Каждая компания ищет специалистов под свои задачи. Поэтому не стоит отправлять одно и то же резюме на все вакансии. Подчёркивайте именно те навыки и проекты, которые наиболее релевантны требованиям работодателя. Используйте ключевые слова из описания вакансии, чтобы ваше резюме привлекло внимание.
5️⃣ Технические и софт-скиллы
Работодатели смотрят не только на знание инструментов, но и на способность решать задачи, работать в команде и критически мыслить. Подчеркните в резюме, как вы использовали навыки на практике, будь то проекты, курсы или работа в другой сфере.
Конкуренция в сфере машинного обучения огромна, а порог входа – высокий. Что написать в резюме, если у вас пока нет опыта? Разбираемся, на что обращают внимание рекрутеры и как выделиться среди сотен кандидатов.
Да, топовый вуз – это плюс, но ключевое значение имеет профильное образование. Работодатели отдают предпочтение кандидатам с бэкграундом в математике, программировании и смежных дисциплинах. Если ваш диплом связан с ML или IT – обязательно укажите это в резюме.
📌 Что делать, если профильного образования нет?
Укажите курсы коммерческих школ или онлайн-платформ, связанных с машинным обучением.
Опишите, почему решили перейти в ML и как связаны ваши прошлые занятия с новой областью. Например, опыт работы аналитиком или разработчиком может сыграть на руку.
Проекты – ваш главный инструмент для демонстрации навыков. Даже если они простые, важно указать ссылки на GitHub или GitLab, чтобы показать, что вы умеете применять полученные знания на практике.
Участие в соревнованиях (например, на Kaggle) – огромный плюс. Призовые места и активность говорят о вашем интересе и практическом опыте работы с реальными данными.
Не стоит недооценивать преподавательский опыт. Если вы обучали других (например, были ассистентом, проводили семинары или помогали новичкам), это демонстрирует вашу глубокую проработку темы. Преподавание учит формулировать мысли, анализировать ошибки и дает опыт взаимодействия с людьми – всё это ценится работодателями.
Каждая компания ищет специалистов под свои задачи. Поэтому не стоит отправлять одно и то же резюме на все вакансии. Подчёркивайте именно те навыки и проекты, которые наиболее релевантны требованиям работодателя. Используйте ключевые слова из описания вакансии, чтобы ваше резюме привлекло внимание.
Работодатели смотрят не только на знание инструментов, но и на способность решать задачи, работать в команде и критически мыслить. Подчеркните в резюме, как вы использовали навыки на практике, будь то проекты, курсы или работа в другой сфере.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍3😁2
Как проходит собеседование на Junior ML-специалиста? 🔍
Если вы готовитесь к интервью на позицию Junior ML-специалиста, важно понимать структуру процесса. Разбираем основные этапы, чтобы вы знали, чего ожидать.
📞 Телефонный скрининг (10–30 минут)
Первый этап — короткий звонок с HR, где обсуждаются организационные моменты: ваш опыт, мотивация, условия работы. Иногда задают простые технические вопросы вроде «Какие библиотеки вы используете?» или «Какой у вас опыт работы с Python?».
💻 Тестовое задание (редко, но бывает)
Если тестовое задание предусмотрено, на его выполнение обычно дается один вечер. Чаще всего вам дают датасет с пропусками и категориальными признаками, а ваша задача — очистить данные, построить простую модель (например, бинарную классификацию) и оценить её качество. Важно продемонстрировать базовые навыки работы с данными и моделями. Минус — придется потратить время, но плюс в том, что это отличная возможность увидеть типичные задачи команды и получить практический опыт.
🛠 Техническое интервью (1–3 секции, 30–90 минут)
Самая важная часть! Может состоять из одной длинной или нескольких коротких встреч. Основные темы:
✔ ML: алгоритмы, метрики качества, переобучение и способы борьбы с ним.
✔ Python и алгоритмы: кодинг, работа с данными.
✔ Теория вероятностей и статистика: особенно важен теорвер.
✔ SQL: запросы и работа с базами данных.
Вопросы по ML зависят от специализации: классические модели (бустинг, деревья, линейные), CV, LLM, рекомендательные системы и т. д.
👥 Финал — знакомство с командой
Последний этап, где вы можете понять, с кем предстоит работать, и задать вопросы о проектах.
🧐 Хотите углубиться в тему?
Смотрите запись вебинара «Как подготовиться к собеседованию на Junior ML-специалиста» с Анастасией Перцевой на нашем YouTube-канале. Мы разбираем реальные задачи с технических интервью, обсуждаем ключевые вопросы и даем советы по подготовке.
Готовитесь к собеседованию? Делитесь в комментариях, какие вопросы вызывают у вас наибольшие затруднения!👇
Если вы готовитесь к интервью на позицию Junior ML-специалиста, важно понимать структуру процесса. Разбираем основные этапы, чтобы вы знали, чего ожидать.
📞 Телефонный скрининг (10–30 минут)
Первый этап — короткий звонок с HR, где обсуждаются организационные моменты: ваш опыт, мотивация, условия работы. Иногда задают простые технические вопросы вроде «Какие библиотеки вы используете?» или «Какой у вас опыт работы с Python?».
💻 Тестовое задание (редко, но бывает)
Если тестовое задание предусмотрено, на его выполнение обычно дается один вечер. Чаще всего вам дают датасет с пропусками и категориальными признаками, а ваша задача — очистить данные, построить простую модель (например, бинарную классификацию) и оценить её качество. Важно продемонстрировать базовые навыки работы с данными и моделями. Минус — придется потратить время, но плюс в том, что это отличная возможность увидеть типичные задачи команды и получить практический опыт.
🛠 Техническое интервью (1–3 секции, 30–90 минут)
Самая важная часть! Может состоять из одной длинной или нескольких коротких встреч. Основные темы:
✔ ML: алгоритмы, метрики качества, переобучение и способы борьбы с ним.
✔ Python и алгоритмы: кодинг, работа с данными.
✔ Теория вероятностей и статистика: особенно важен теорвер.
✔ SQL: запросы и работа с базами данных.
Вопросы по ML зависят от специализации: классические модели (бустинг, деревья, линейные), CV, LLM, рекомендательные системы и т. д.
👥 Финал — знакомство с командой
Последний этап, где вы можете понять, с кем предстоит работать, и задать вопросы о проектах.
🧐 Хотите углубиться в тему?
Смотрите запись вебинара «Как подготовиться к собеседованию на Junior ML-специалиста» с Анастасией Перцевой на нашем YouTube-канале. Мы разбираем реальные задачи с технических интервью, обсуждаем ключевые вопросы и даем советы по подготовке.
Готовитесь к собеседованию? Делитесь в комментариях, какие вопросы вызывают у вас наибольшие затруднения!👇
❤13👍1