Рубрика «machine learning» - 3

Вы пользуетесь кешбэком, может даже выбираете категории повышенного кешбэка каждый месяц? Когда у вас несколько карт разных банков с кешбэком, становится непросто запомнить, какую из них лучше использовать для конкретной покупки в этом месяце.

Можно было бы эти категории записывать на листик или куда-то в заметки, но я решил сделать iOS приложение, в котором можно добавлять выбранные категории кешбэка, а они уже будут выводиться в виде виджета.
Читать полностью »

Почему нейросети становятся угрозой для природы и что с этим сделать - 1

«Чиповый бум» может привести к дефициту электроэнергии и трансформаторов уже в ближайшие годы. Многие современные технологии становятся все более ресурсоемкими, а в первую очередь это касается ИИ. Рассказываем, как это влияет на работу и развитие дата-центров, какие меры можно предпринять для увеличения энергоэффективности, а также делимся опытом Selectel.Читать полностью »

Как разрабатывали модели замены фона для видеосозвонов в SaluteJazz - 1

Замена фона стала уже привычной возможностью в видеозвонках. Но сколько работы стоит за тем, чтобы она работала одновременно быстро, качественно и не требовала от пользователя много скачивать?

На нашей конференции I'ML спикеры из SberDevices Дмитрий Балиев и Давид Нурдинов Читать полностью »

Генерация разнообразного контента с помощью ИИ продолжает быть на пике популярности. На смену картинкам по описанию пришли музыкальные композиции на основе текста и психоделические видео, на которых у людей меняется не только геометрия, но и вообще всё. Однако это лишь вершина айсберга. We need to go deeper. Хабру нужны не смешные нейро(де)генеративные мемы, а статьи от людей, которые работают с генеративным ИИ профессионально и на острие современных технологий пытаются сделать нечто крутое и полезное.

Читать полностью »

Семантический поиск (homemade) - 1

Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему, но тут давайте по порядку.

Читать полностью »

Привет! Что‑то я давно не писал, отбился от рук, а ведь когда‑то мы целый курс машинного обучения на Хабре вели. Расскажу про свой недавний заход по собесам, что спрашивали, какие выводы сделал. Контекст: Applied Machine Learning science (в том числе этот ваш Generative AI), Нидерланды, уровень синьор+. Я долго получал отказы, старался не унывать и в конце таки нашил лычку Staff GenAI Field Solutions Architect в Google Cloud. Тут поделюсь статистикой собесов, полезными ресурсами и, конечно, всякими советами.

Ну и как настоящий продажник и типа блоггер, упомяну, что все это и многое другое я описывал в Читать полностью »

Не статья, а позорище какое-то! Sentiment-анализ комментариев из блога Selectel на Хабре - 1

Каждый месяц в блоге Selectel на Хабре появляется 35-40 публикаций. Сбор статистики по ним мы давно автоматизировали, но до последнего времени не охватывали sentiment-анализ, то есть оценку тональности комментариев средствами машинного обучения.

У нас есть своя ML-платформа, серверное железо и опыт в развертывании IT-инфраструктуры. Вполне логично, что в какой-то момент возник вопрос: что, если проанализировать эмоциональный окрас комментариев в блоге на Хабре с помощью LLM?

Под катом рассказываем, что из этого получилось.Читать полностью »

Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.

Размер имеет значение. Как Ozon автоматизировал измерение товаров на складах - 1

Как мы пришли к идее создания решения

Читать полностью »

Привет! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.

Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров - 1

Читать полностью »

Коль желаешь, читай статью

Коль желаешь, читай статью

Читать полностью »


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