Код устареет, принципы — останутся: подборка книг для мидлов и сеньоров в Data Science
Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить не о моделях или фреймворках, а о том, что останется с вами — даже когда Python 3 сменится на Python 4, а PyTorch уступит место новым инструментам. О принципах — ну и о книгах, которые научат видеть их за строками кода.Это вторая часть книжной подборки — в первой книги для джунов.Почему я перестал гнаться за хайпом
Исследователи из Стэнфорда обучили ИИ играть в Among Us: их агенты выигрывают людей уже в 45% случаев
Исследователи из Стэнфорда выпустили статью про то, как обучили модель играть в Among Us, при этом не используя вообще никаких размеченных людьми данных. Вместо этого они применяли только обучение с подкреплением и несколько этапов файнтюнинга, в ходе которых агенты учились общаться, убеждать, лгать или предсказывать предателя (импостера).
Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно
В мире анализа данных и машинного обучения качественные табулированные данные играют ключевую роль. Однако далеко не всегда у специалистов есть доступ к реальным данным из-за конфиденциальности, отсутствия информации или необходимости тестирования алгоритмов перед их применением в реальных сценариях. В таких случаях на помощь приходят языковые модели, способные генерировать структурированные таблицы с синтетическими данными.
Удивительный мир хакатонов: как я придумал для студентов задачку и что они с ней натворили
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Казаков, я руковожу продуктом «Обучение» в МТС Линк. А еще я с удовольствием помогаю организовывать и проводить хакатоны — это всегда десятки свежих идей, передающийся от участников драйв, новые контакты и море опыта для будущих разработчиков. Полгода назад в наш рабочий чат внезапно прилетело сообщение: «Ребят, срочно! МИФИ организуют хакатон, нужна задача, желательно отправить сегодня!». Вызов был принят, и мы подготовили задание по работе с большими данными. В этом посте расскажу, чем студенты могут удивить разработчика с 15-летним стажем, в чем их сильные стороны, а что еще надо подтянуть.
PicTrace-X1: Как умные очки и нейросети меняют поиск изображений — от браузера до навигации
Современный цифровой мир генерирует терабайты визуальных данных ежедневно. Рутинные задачи — маркетинговый анализ, модерация контента, обеспечение безопасности или разработка умных очков и протезов для людей с ограниченными возможностями — требуют мгновенного доступа к релевантным изображениям. Ручной поиск не только замедляет процессы, но и подвержен человеческим ошибкам.В данной статье мы рассмотрим, как интеграция инструментов автоматизированного поиска схожих изображений, цифрового зрения и навигационных систем
Пойдём в нейросети вместе со мной
В этой статье мыПотестируем и немного модифицируем простейшую нейросеть на python-е реализованную через операции над матрицами из книги Тарика Рашида "Создаём нейронную сеть".Напишем и протестируем несколько вариантов простейшей нейросети на java-е реализованных через согласованную работу нейроновПосмотрим на формулы из алгоритма обратного распространения ошибки и градиентного спуска глазами не математиков.
Учим людей учить машины
Машинное обучение для абсолютных новичковМы оставили позади то полное надежд и опасений время, когда за нейросетями и ИИ было будущее: теперь за ними уже настоящее, а машинное обучение, то есть построение обучаемых моделей, востребованный профессиональный навык в среде IT.
OpenAI выпустили Operator – ИИ-агента для автономного управления компьютером
Да, это тот самый агент, о котором так много писали в СМИ, и которого так долго ждали все любители ИИ. Это система, которая может самостоятельно управлять компьютером, выполнять сложные задачи и взаимодействовать с браузером. Например, с помощью Operator можно заказать доставку, спланировать путешествие, забронировать столик и так далее.
Разбираемся, как устроена R1 – новая бесплатная ризонинг модель ИИ из Китая, работающая на уровне o1 от OpenAI
Вчера, 20 января, китайская лаборатория DeepSeek сделала нам всем настоящий подарок, открыв доступ к новой reasoning-модели R1, которая уже штурмует вершины ML-бенчмарков. R1 – не просто еще одна рассуждающая модель: это первая бесплатная моделька с открытыми весами, которая добивается таких результатов. На математическом бенчмарке AIME 2024 она достигает 79.8%, обогнав даже обновленную версию o1 с ее 79.2%, не говоря уже об o1-mini (63.6%). В кодинге R1 тоже хороша. Например, на Codeforces ее результат – 96.3%, что практически недостижимо для большинства людей.
