Как мы используем ML и нейромаркетинг для роста бизнеса: технический разбор
Проблема discoverability в цифровую эпохуСогласно нашему исследованию на выборке 1,200 интернет-магазинов, 87% потенциальных клиентов действительно не находят нужные товары из-за фундаментальных маркетинговых ошибок. При этом основные проблемы носят системный характер:SEO-невидимость: 62% сайтов не используют LSI-индексированиеБюджетная неэффективность: 45% рекламных расходов уходят в "холодную" аудиториюКонверсионные пробелы: средний показатель bounce rate достигает 73% для B2B-лендингов
Ursina: Создание умных NPC через поведенческие деревья (Часть 2)
<-- Прошлая статьяВ первой части мы разобрали основы Ursina и создали простую 3D-игру. Теперь перейдем к более сложной механике — искусственному интеллекту для NPC с помощью поведенческих деревьев (Behavior Trees).1. Что такое поведенческие деревья?Поведенческое дерево — это структура, которая определяет логику действий NPC. В отличие от простых скриптов, оно позволяет:Гибко комбинировать условия и действияЛегко масштабировать ИИ-логикуИзбегать спагетти-кода в сложных сценариях
Геопространственная обработка признаков
Привет, я Александр Мещеряков, более 3-х лет работаю в компании «Синимекс» специалистом по анализу данных. Мне удалось поработать с различными ML-проектами, и больше всего меня увлекла работа с геоданными. Для многих эта тема кажется немного «магией» и я хотел бы на страницах Хабра пролить на нее немного света.
«Клюква» — автоматизация документации проектов на Python
Привет! Меня зовут Алексей Фоменко. Я разработчик из Нижнего Новгорода.Сегодня хочу рассказать вам о своем сервисе "Клюква".Почему "Клюква" и "автоматизация документации"? Ответ на самом деле простой — потому что мне это название нравится.
Конвейер машинного обучения для классификации рукописных цифр MNIST с использованием TensorFlow Extended (TFX)
В рамках данной статьи будет рассмотрено построение конвейера машинного обучения для классификации рукописных цифр из базы данных MNIST с использованием фреймворка TensorFlow и TFX, а также мониторинг процесса обучения с помощью TensorBoard и выпуск модели с автоматической генерацией к ней API с помощью TensorFlow Model Server.Основная цель данной статьи заключается в восполнении информационного пробела по теме использования TFX в контексте решения задачи классификации рукописных цифр MNIST, которая уже была представлена TensorFlow в виде одноименного репозитория tfx/tfx/examples/mnist.
Fine tuning или RAG. Что выбрать?
При разработке ИИ чатов существует два способа интеграции внешних данных: RAG хранилища и Fine tuning. Для не технаря отличия не очевидны, я столкнулся с мнением менеджера проекта, что первое это новая версия второго. Это не так. Поэтому, я сделал short summary, чтобы по существу изложить плюсы и минусы двух решенийЧто такое RAG?Языковые модели умеют запускать python/javascript функции через tool_calls. Делается такая функция, ей на вход аргумент search
Черный ящик с мозгами внутри: простое введение в нейросети
Введение Сегодня мы поговорим о самых основах нейронных сетей, погрузимся в их первую архитектуру и постараемся понять, что скрывается внутри этой, на первый взгляд, волшебной коробки. Если ты новичок в машинном обучении - это статья для тебя.Немного истории Как многие знают, особенно те, кто родился до эпохи повсеместного распространения персональных компьютеров, изначально компьютеры создавались для математических вычислений и военных целей. В 1942 году был создан первый компьютер, отдалённо напоминающий наших современных "железных коней".
Как я делал голосового ассистента на NLP и не сошел с ума
Голосовые ассистенты давно перестали быть просто игрушкой — теперь это полноценные цифровые помощники, которые умеют общаться, искать информацию и даже шутить (иногда лучше некоторых людей). В этой статье разберём, как собрать своего кастомного ассистента с нуля на Python, используя современные NLP-инструменты. Без Siri, без Alexa, всё своё, родное.
Знакомимся с SciPy
Технологии машинного обучения используются во многих отраслях. В этой статье мы поговорим о использовании библиотеки SciPy при выполнении научных и технических вычислений.SciPy — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для различных вычислений, в том числе и для задач Machine Learning. Различные модули библиотеки позволяют оптимизировать алгоритмы, интегрировать, использовать линейную алгебру или обрабатывать сигналы. Кроме того, SciPy можно интегрировать с другими инструментами, такими как Matplotlib для визуализации данных.
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors
