Новости по тегу "machine_learning"
Подборка публикаций, содержащих тег "machine_learning". Актуальные темы и важные события.
Как построить хороший пайплайн разработки ML-модели
Получать предсказуемые результаты при обучении моделей, легко увеличивать объемы данных и адаптировать к процессам новых членов команды — для...
От хаоса к порядку: как ML помогает искать и защищать конфиденциальную информацию
В современном мире объемы данных растут экспоненциально: компании ежедневно генерируют и обрабатывают огромные массивы информации — от реляционных...
Хорошая девушка LoRA! А чем же она хороша?
Поговорим об методике дообучения LLM… спортсменке, комсомолке и просто красавице - LoRA, которая если и не снимается в кино, то может сделать...
RecSys + DSSM + FPSLoss is all you need
Упрощать и искать похожие детали, очень полезный навык! Предлагаю быстро пробежаться и попробовать найти ту самую серебряную пулю в RecSys ! Читать далее
Kandinsky 4.1 Image – новый генератор изображений от Сбера
В декабре прошлого года на конференции AI Journey наша команда представила диффузионную генеративную модель Kandinsky 4.0 Video. Теперь мы рады...
Многорукие бандиты: когда классическое тестирование не работает
Привет, Хабр! Мы команда ЖЦК, занимаемся машинным обучением в ВТБ. Сегодня расскажем про алгоритмическую магию, которая творится прямо у нас под...
Тиндер для работодателей и соискателей: как мы разработали алгоритм мэтчинга на Авито
Всем привет! Я Владислав Урих, работаю продуктовым аналитиком в Авито, сейчас занимаюсь построением алгоритмов мэтчинга в новом транзакционном...
Исследователи Яндекса выложили Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендательных систем
Привет! Меня зовут Александр Плошкин, я руковожу группой развития качества персонализации в Яндексе. Сегодня мы открываем доступ к одному из...
RAG‑агент для автоматизации инцидент‑менеджмента
Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со...
NEAT. Основы
Сегодня "теорию" NEAT, который появился в далёком 2004-м году, но при этом остается мейнстримом среди нейроэволюционных алгоритмов. Мы разберём...
Выбираем MLOps инструменты с учётом зрелости команды
MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже,...
JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 11
Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это одиннадцатая...