Рубрика «data science» - 2

Как организовать разметку данных для ML? Советы от Data Light - 1

За каждым «умным» решением, которое принимает ИИ, стоят огромные объемы данных, тщательно размеченные и подготовленные для обучения. Но как организовать этот процесс так, чтобы модель работала эффективно? Мы в Data Light считаем, что это искусство, требующее правильного подхода, инструментов и стратегии.

Читать полностью »

Когда говорят про ИИ в страховании, все обычно представляют классический ML и вероятностные модели (они конечно же имеются у нас в большом количестве).  Страховая отрасль богата всевозможными данными (телеметрия с авто, внешние условия, данные с сайтов и партнёров, и прочее). Все эти большие данные нужны для создания лучших предложений клиентам в рамках кастомизируемых и вариативных страховых продуктах.

Именно с ними работают математики, которых, чтобы было веселее, в страховании называют сложно выговариваемыми словами «актуарии» и «андеррайтеры».

Читать полностью »

Привет, Хабр Недавно посмотрел выступлениеЧитать полностью »

Привет! На связи команда продуктовой аналитики.

Подбор и обновление ассортимента товаров — постоянная головная боль для любого ритейлера. Это трудоемкий процесс, где каждая ошибка стоит реальных денег. В ecom.tech мы стараемся сделать его проще при помощи автоматизации, а заодно изучаем предпочтения покупателей. На этот раз мы искали, что обычно покупают в паре – так называемые комплементарные товары.

В этой статье расскажем:

  • с чем обычно покупают лапшу быстрого приготовления, а с чем — детское питание;

  • как география, время суток и другие факторы влияют на выбор покупателей;

  • Читать полностью »

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) уже давно вышли за рамки экспериментальных разработок и стали частью реальных проектов в бизнесе и промышленности. Их применение открывает новые горизонты для анализа данных, автоматизации задач и повышения эффективности работы компаний. В этой статье будут приведены примеры использования машинного обучения в реальных проектах, а также базовые шаги для обработки больших данных и настройки моделей. Для более глубокого изучения будут предложены полезные ресурсы и ссылки на инструментальные библиотеки.

Читать полностью »

Как пакет с пакетами помог аналитику решить задачу для бизнеса, или keep calm and import statsmodels - 1

Всем привет!
Читать полностью »

Большой медицинский Machine learning дайджест подготовлен командой телеграм канала Machine Learning Interview.

Модели машинного обучения и бенчмарки

🟩 ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.

Machine Learning: Медицинский дайджест за период 07.10 — 13.10 2024 г - 1

Читать полностью »

Топология в нейросетях? - 1

Вот часто, когда слышишь про математику в ML, звучат только байесовские методы, производные, интерполяции, а еще иногда тензоры... Но математический аппарат в машинном обучении может уходить глубоко в корни даже, как кажется, совершенно фундаментальных и абстрактных направлений этой науки. 

Читать полностью »

Знакомьтесь, «Незнакомое». Как мы сделали новый режим для Моей волны - 1

Привет! Меня зовут Савва Степурин, я старший разработчик в группе рекомендательных продуктов в Фантехе Яндекса. Сегодня расскажу вам про то, как мы сделали «Незнакомое» для Моей волны — специальный режим для активного поиска музыкальных открытий.

Читать полностью »

В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer. Она включает обнаружение DGA-доменов — задача, решаемая с помощью базовых инструментов машинного обучения. Мы покажем, как с ней справиться, применяя самые простые методы. Знание сложных алгоритмов важно, но куда важнее — понимать базовые концепции и уметь применять их на практике, чтобы успешно демонстрировать свои навыки.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js