Telegram Web Link
⚙️ 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...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Яндекс разработал и начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения на базе генеративных нейросетей. Это не просто подбор похожего — алгоритмы лучше понимают контекст, связывают обезличенные действия пользователя между собой и предлагают неочевидные, но релевантные товары (или контент), которые с высокой вероятностью вызовут интерес.

👉 Модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Это трансформер, который предсказывает, что ты сделаешь дальше и как тебе это зайдёт. Обучается на длинных последовательностях, работает в рантайме, и построен с учётом высокой нагрузки — как раз для сервисов на миллионы пользователей.

👉 Первой фичу получила Яндекс Музыка. Она начала работать на базе генеративных нейросетей еще в 2023, теперь это первый сервис, который интегрировал трансформерные модели и перевел их в онлайн. Рекомендации обновляются в реальном времени, точнее подстраиваются под вкусы и быстрее подмечают изменения в интересах. Пользователи стали на 20% чаще добавлять треки в коллекции, а разнообразие рекомендаций выросло на 14%.

👉 Затем алгоритмы пришли в Яндекс Маркет — там теперь анализируют эквивалент двух лет активности пользователей. В тестах это дало +3% к добавлению товаров в корзину и +5% покупок в новых категориях.

В мире подобных решений единицы — Google, Netflix, LinkedIn.
⚙️ 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...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Правда или нет, что Google победил Cursor?

В статье сравнивают два AI-инструмента для разработки: Firebase Studio от Google и Cursor от Anysphere. Кто круче — облачная платформа или интегрированный редактор?

Читать...
✔️ Рабочий флоу — как велосипед: собирается под себя

Можно взять крутой инструмент, подход или методику, но если она не встраивается в твой ритм — ты всё равно будешь буксовать.

👉 Совет: строй свою систему продуктивности так же, как кастомишь код: под себя. Пробуй, адаптируй, выкидывай. Рабочий флоу — это не универсальный шаблон, а твой личный интерфейс с задачами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения

В статье рассказывают о расшифровке орхоно-енисейских рун: древние тексты на камне, трудности интерпретации и идеи автоматизации для точности и скорости анализа.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
➡️ Как Duolingo юзает машинное обучение для прокачки английского: кратко и по делу

В статье рассказывают, как ИИ сделал Duolingo фабрикой языковых курсов: генерация контента, проверка ответов, адаптация заданий — всё на автомате. Учить стало быстрее.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Создаем свой RAG: введение в LangGraph

В статье объясняют, что такое RAG и как использовать LangGraph для генерации с дополненной выборкой: основы, примеры и подготовка к созданию собственных RAG-систем.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Выбираем MLOps инструменты с учётом зрелости команды

В статье разбирают, как выбрать MLOps-инструменты под уровень зрелости команды: почему решений много, но не все подходят, и как не утонуть в многообразии вариантов.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Языковые модели против мошенников: как LLM помогают бороться с отмыванием денег и финансовым мошенничеством

В статье разбирают, как LLM помогает банкам бороться с мошенничеством: от отслеживания подозрительных транзакций до анализа фишинговых схем — умная защита в действии.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Model Context Protocol (MCP): как подружить нейросети со всеми API за пару кликов

В статье рассказывают, как новый протокол MCP от Anthropic стандартизирует взаимодействие LLM-агентов с сервисами и друг с другом. Грядёт эпоха упорядоченного ИИ-хаоса.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Взлом ИИ-асситентов. Абсолютный контроль: выдаём разрешение от имени системы

В статье рассказывают, как уязвимость в ИИ позволяет обмануть систему команд: если подделать приказ, модель выполнит даже запрещённое. Неужели DAN снова на свободе?

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Переходим от legacy к построению Feature Store

В статье рассказывают, как в Домклик внедрили Feature Store в проект с огромным legacy: неожиданные трудности, полезные инсайты и реальный профит от новой архитектуры

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025/07/01 07:02:33
Back to Top
HTML Embed Code: