Привет! В моей работе часто возникают задачи на исследование влияния факторов, на которые мы можем оказывать продуктовое влияние, на целевые метрики сообществ ВКонтакте. Один из возможных способов решения подобных задач — обучение ML‑моделей и последующий анализ значимости признаков в них. Базовым подходом видится использование графиков из библиотеки Читать полностью »
Рубрика «ml» - 4
Повышаем интерпретируемость SHAP-графиков
2024-06-07 в 8:41, admin, рубрики: feature importance, ml, shapНа практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
2024-05-03 в 15:14, admin, рубрики: data science, ml, нейронные сети, нейросеть, ПерцептронНа днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.
Однако теперь все может измениться. В KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) исследователи реализовали перемещение функций активации с нейронов на ребра нейросети, и такой подход показал блестящие результаты.
Размер имеет значение. Как Ozon автоматизировал измерение товаров на складах
2024-04-23 в 14:11, admin, рубрики: computer vision, CV, machine learning, ml, ozon tech, Компьютерное зрениеМы 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.
Как мы пришли к идее создания решения
Генеративные 3D-модели
2024-04-19 в 9:08, admin, рубрики: 3d, computer vision, ml, генеративные моделиВведение
Салют! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента.
Я изучила 900 самых популярных инструментов ИИ на базе open source — и вот что обнаружила
2024-04-11 в 13:04, admin, рубрики: github, ml, open source, генеративные модели, ИИЧетыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему MLЧитать полностью »
Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров
2024-02-07 в 6:59, admin, рубрики: clustering, community detection, machine learning, ml, ozon tech, графовые алгоритмы, кластеризация, машинное обучениеПривет! 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.
Предисловие
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Тема сегодняшней статьи будет несколько нестандартная, однако, безусловно связанная с информационными технологиями, нейросетями и технологическим гигантом нашего времени – компанией Яндекс.
ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней
2023-12-21 в 10:54, admin, рубрики: AI, clearml, ml, mlops, prefect, selectel, информационные технологииПривет! В сентябре мы провели конференцию «Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве». Обсудили, как разные компании используют машинное обучение в работе, поговорили о трендах и инструментах построения production ML-систем в бизнесе. На митапе было четыре интересных доклада, и мы решили поделиться ими.
В этой публикации расскажем про опыт «Русагро Тех» — как они разрабатывают проекты по видеоаналитике в животноводстве для агрохолдинга ГК «Русагро. Кейсом поделился Павел Ширяев — руководитель группы компьютерного зрения «Русагро Тех».
Позже опубликуем остальные доклады про ML.
Читать полностью »
Объясняем простым языком, что такое трансформеры
2023-10-27 в 9:36, admin, рубрики: ml, mlops, ИИ, машинное обучение, нейросети, нейросеть, трансформерыОблако предлагает много возможностейЧитать полностью »
MLOps от Gucci и оценка уровня Data Driven’ности в компании
2023-08-24 в 11:07, admin, рубрики: AI, big data, ml, mlops, selectel, кейсы, полезные ссылки
Привет! MLOps пробрался даже в fashion-индустрию. И не говорите после этого, что работа с большими данными и ML — это немодно! В новом выпуске дайджеста — вновь «золотые» статьи по ML, AI и дата-аналитике. По классике начинаем с объемных образовательных статьей, а заканчиваем новинками «железа» от Nvidia и результатами отчетов по рынку (есть и на русском языке!). Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».
Читать полностью »