Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Искусственный интеллект: помощник или игрушка?Прошлый год можно назвать годом ИИ, особенно с учетом хайпа вокруг ChatGPT. Но действительно ли ИИ — панацея? Сможет ли он лишить работы людей? Давайте разберемся в этом вопросе.Machine Learning

Прогнозирование исходов футбольных матчей в реальном времени с помощью байесовской моделиМодели точечных процессов внесли значительный вклад в прогнозирование исходов футбольных матчей. Традиционно предполагается, что атакующие и оборонительные способности команд остаются постоянными в течение матча и оцениваются на среднем качестве игры всех других команд за прошлые периоды. В данной статье, опираясь на байесовский подход, предлагается модель динамической силы, которая снимает предположение о постоянстве силы команд и позволяет использовать информацию о текущем матче для их калибровки.Machine Learning

Искусственный интеллект в обрабатывающих производствах: инструмент форсирования технологической гонкиВ этой статье автор поговорит о рынке, эффектах и кейсах, вызовах и проблематике применения технологий ИИ в обрабатывающих производствах.Machine Learning

Крах Builder.ai: как «революционный ИИ-стартап» оказался скамом из сотен программистов из ИндииВ мае 2025 года на рынке ИИ-стартапов разразился грандиозный скандал. Компания Builder. ai, на пике оцененная в $1,5 млрд и получившая инвестиции в размере $450 млн от таких гигантов как Microsoft, Softbank и Катарский инвестиционный фонд, объявила о банкротстве. Речь идет о потенциально самом масштабном мошенничестве на рынке ИИ-стартапов.Machine Learning

Книга «Продвинутые алгоритмы и структуры данных»Обзор на книгу, которая обещает познакомить вас с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов.Machine Learning

🍷 Сбор данных: этапы, методики и рекомендацииХотя современный мир изобилует данными, сбор ценной информации включает в себя множество организационных и технических трудностей, которые мы и рассмотрим в этой статье. Machine Learning

🏋️‍♀️ Гиперпараметрический поиск и оптимизация моделейПри создании моделей машинного обучения существует одна важная составляющая, которая часто остается за кадром, но имеет решающее значение для достижения высокой производительности и точности — это гиперпараметры.Machine Learning

😅 Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данныхML сильно зависит от данных. Это самый критически важный аспект, благодаря которому и возможно обучение алгоритма; именно поэтому машинное обучение стало столь популярным в последние годы. Но вне зависимости от терабайтов информации и экспертизы в data science, если ты не можешь понять смысл записей данных, то машина будет практически бесполезной, а иногда и наносить вред.Machine Learning

🤖 В чём различия между Data Science, машинным обучением, ИИ, глубоким обучением и Data MiningДанные становятся движущей силой современного мира, поэтому почти каждый уже сталкивался с такими терминами, как data science, машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение и data mining. Но что же обозначают эти понятия? Какие различия и связи между ними существуют?Machine Learning

Как мы учили ChatGPT писать приветствия для бизнес-знакомствЧтобы завязать полезное знакомство, иногда достаточно правильно поприветствовать собеседника. Обозначить возможную пользу, но при этом не быть навязчивым, брутальным и не спамить какими-то «ценными предложениями».Machine Learning