Новости по тегу "machine_learning"
Подборка публикаций, содержащих тег "machine_learning". Актуальные темы и важные события.
Автоматизированная оценка стабильности скоринговых моделей на основе временных рядов метрик
Привет, Хабр! Меня зовут Зотов Глеб, я ML-инженер в команде скоринга в билайне. В статье расскажу о том, как не сойти с ума, мониторя десятки...
Как мы обучали модели для кода GigaCode
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ-помощника для...
Стратегия успеха: ключи к развитию карьеры в Data Science (ч.2)
Привет! Я Анна Ширшова, руководитель Кластера моделирования для CRM и оптимизации в ВТБ. Это вторая часть моего материала о карьерном росте в Data...
LLM-арсенал: от общих моделей до ESM-3 и DNABERT
В этой статье мы делимся практиками использования языковых моделей (LLM) в биологии и биомедицине — с акцентом на то, что действительно помогает...
RL-агент для алгоритмической торговли на Binance Futures: архитектура, бэктест, результаты
Цель данной статьи - предоставить полное техническое руководство по созданию торгового агента, обученного с помощью Reinforcement Learning, на...
Semantic Error Correction Loop (SECL): самоисправляющиеся LLM-пайплайны с понятием доверия к контексту
В последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для...
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей AI из...
Как мы разработали гибкий пайплайн для прогноза временных рядов любых метрик
Практически каждый ML‑разработчик сталкивался с прогнозированием временных рядов, ведь окружающие нас сущности и метрики зачастую зависят от...
Как автоматизировать обучение ML-моделей и сократить время вывода в прод до двух дней
В прошлой статье мы говорили о подходе к рекомендации сервисов на основании автоматизации расчета склонностей клиентов и единого репозитория...
Когда LLM — это не чат, а мозг: путь к VLA‑архитектуре
В 2024 году большие языковые модели (LLM) внезапно начали дешифровать хаос реального мира: распознавать объекты, объяснять намерения и даже писать...
Как мы анализируем сетевые аномалии с помощью Suricata и машинного обучения
Suricata — это мощный движок IDS/IPS и сетевого мониторинга с открытым исходным кодом. Он может анализировать сетевой трафик в режиме реального...
LIME for ECG Time Series Dataset Example
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) — популярный модет в решении задачи интерпретации. Он основан на простой идее — приблизить...