Разведочный анализ текстовых данных (EDA for text data)
Во время работы с данными важно понять, что они собой представляют. Не всегда на первый взгляд можно понять их структуру, свойства и особенности. В частности, это касается и текстовых данных, которые сами по себе не имеют четкой структуры. В этой статье мы рассмотрим этапы анализа текстовых данных, а также подходы при работе с датасетами для таких популярных задач NLP, как классификация и NER/POS. В качестве основных инструментов будут использоваться Python и Jupyter Notebook. СодержаниеПервичный анализ датасетаДубликаты и пропуски
Vision Lab: Сайт для удобной разметки и обучения моделей YOLO
Сегодня работа с искусственным интеллектом становится доступнее благодаря удобному инструментарию, упрощающему подготовку и обучение глубоких нейронных сетей. Одним из таких решений является проект Vision Lab — специализированный веб-сервис, созданный специально для разметки изображений и видеоданных, подготовки набора данных и последующего обучения на серверной инфраструктуре проекта.О проекте
OpenAI ModerationAPI: примеры использования
Всем привет!В последнее время всё чаще появляются новости о том, что искусственный интеллект (ИИ) удалось взломать или обойти его защитные механизмы. Это действительно актуальная проблема — особенно для тех, кто занимается разработкой ИИ‑агентов и интеграцией языковых моделей в продукты.Чтобы понять суть проблемы, представим ИИ в виде ребёнка, который знает правила, но может поддаться на уговоры. Злоумышленник здесь выступает в роли «дяди с конфеткой»: он находит способы убедить модель нарушить установленные ограничения.Недавно в нашем Telegram‑канале «Код на салфетке»
Делаем LLM-советника по акциям РФ как в Alfa Arena
Стартовал шоу-эксперимент Alfa Arena, где шесть LLM моделей (Claude, GPT, Gemini и компания) торгуют криптой на реальные деньги. Каждой дали по $10,000 и сказали: "Докажи, что ты умнее рынка".Сейчас все следят, кто первым сольет или удвоится. Но есть нюанс.Пока вы следите за руками фокусника, фокус происходит в другом местеДавайте честно: краткосрочная торговля — это казино с калькулятором. Сегодня +40%, завтра -30%, послезавтра модель объяснит почему это было "стратегически верно". Крипта непредсказуема как женщина после третьего бокала, и никакая LLM этого не изменит.
Автоматический мониторинг Telegram-каналов
В этой статье узнаем, как создать систему мониторинга новостей из Telegram-каналов и чатов с интеллектуальной фильтрацией и отправкой в целевой канал. Прототип мы реализуем на примере анализа экономических новостей.Статья является логическим продолжением статей "Парсинг Телеграм-каналов, групп и чатов с обработкой в LLM" и "Парсинг pdf-отчётов публичных компаний для получения трейдерских инсайтов".
Почему Python так популярен в 2025?
Многие языки приходят и уходят, но Python является одним из тех языков, который давно зарекомендовал себя на рынке как один из лучших вариантов для разработчиков всех уровней (и не только).Неважно, работаете ли вы над интеллектуальными системами, процессами, управляемыми данными или пишете тесты, Python позволяет создавать вам это программное обеспечение. И, судя по всему, тренд его популярности не собирается снижаться. Так почему же разработчики и тестировщики продолжают выбирать его? Ответ на этот вопрос я и предлагаю рассмотреть далее в статье.Насколько Python популярен?
Почему ваш AI-ассистент пишет «вырвиглазный» код, и как это исправить грубой силой
Привет, Хабр! У нас на носу 2026 год, Илон Маск обещал AGI ещё вчера (раз уж упомянул: это действительно было в одном из его интервью, где он сказал, что ожидает AGI в 25-26 годах), а AI-ассистенты для кода слышны из каждого утюга. Все мы знакомы с Cursor, многие пробовали его коммерческие (Windsurf) и открытые (Cline, Continue.dev) альтернативы. И поначалу — чистый восторг. Кажется, еще чуть-чуть, и можно будет просто говорить машине, что делать.
Эволюция и применение диффузионных моделей
Диффузионные модели — один из ключевых классов генеративного ИИ. Они лежат в основе современных систем вроде Stable Diffusion, Midjourney и DALL·E. В этом обзоре поделюсь своим интуитивным объяснением прямого и обратного процессов диффузии, обзором основных формулировок (DDPM, NCSN, Score SDE), эволюцией архитектур и их практическое применение.Необходимая подготовкаДля комфортного чтения пригодится базовое понимание:теории вероятностей,глубокого обучения,компьютерного зрения.Что такое диффузионные моделиВ основе метода — идея деградации и восстановления данных
