еоретическом модуле ребята изучали основы NLP, языковые модели, специфику эффективной работы с LLM, MLOps и многое другое. А в практическом — работали над пятью кейсами под руководством опытных

MLOps-платформа, которая обеспечивает автоматизацию полного цикла разработки и эксплуатации моделей машинного обучения. Платформа позволяет управлять коллективной работой Data Science команд и

дсказуемые, необычные или отклоняющиеся от установленных норм взаимодействия в сети. Они могут указывать на наличие вредоносных программ, взломов или других нежелательных событий. Возможности методов машинного обучения открывают новые горизонты для точной классификации трафика в обнаружении аномальных значений для предотвращения кибератак. Один из таких методов предложил магистрант Данила Т

Ученые из «Сколтеха» представили метод для изучения свойств поликристаллов, композитных материалов и многофазных систем с помощью машинного обучения. Точность результатов расчетов с применением нового метода сопоставима с точностью квантово-механических методов, которые можно использовать только для материалов, состоящих

огии Yandex SpeechKit и интегрирован с генеративной нейросетью YandexGPT. Взаимодействие нескольких ML-моделей позволит распознать более сложные эмоции спикера – например, неуверенность или сар

«Почта Mail.ru» начала применять машинное обучение (ML) в работе технической поддержки. Разработанная ML-модель помогла полнос

ровать контрольные цифры приема (КЦП) на ближайший период в один-два года, так и определять тренды изменений в среднесрочной перспективе до 20 лет. Ученые НГУ впервые использовали современные подходы машинного обучения для подобных глобальных прогнозных социально-экономических моделей. На данном этапе модель позволяет прогнозировать КЦП для высшего и среднего профессионального образования.

зданию системы, способной легко масштабироваться под потребности бизнеса. «Основной вызов — сделать MLOps доступным и с точки зрения обслуживания, и с точки зрения разработки, в то же время не

ации можно объяснить удачной структурой нейронной сети и ее предварительным обучением, однако результаты работы всегда можно улучшить, повысив качество изображений в обучающем наборе и их количество. Машинное обучение действительно дает возможность качественно изменить процесс сортировки мусора, который сегодня, в основном, реализуется вручную», — сказал доцент кафедры «Интеллектуальные сис

анием возможностей современных информационных технологий. В ходе исследования собраны, систематизированы и проанализированы доступные данные о средних температурах. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, CatBoost, метод опорных векторов (SVM), Lasso-регрессия, Ridge-регрессия,) а также данным, полученным в рамках дополнитель

спечения, веб- и мобильных приложений на языке Python, научатся работать с большими данными, изучат основы машинного обучения и др. Средняя зарплата молодого специалиста составляет 175 тыс. руб

енде ассоциации «ФинТех» (АФТ), построенном на оборудовании компании Yadro, страховой дом ВСК провел испытания комплексного решения. Основной целью испытаний было обучение и тестирование нейросетей и ML-моделей, требующих высоких процессорных мощностей. На первом этапе было проведено обучение и тестирование моделей разной архитектуры для задачи маппинга (определения соответствия между разли

о промежуточное решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков повысить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчетов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры м

промежуточное решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков уменьшить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчетов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры м

ерии становятся устойчивыми к антибиотикам. Далее авторы выяснили, какая модель машинного обучения (machine learning, ML) в этом случае подходит для предсказания результатов докинга лучше всего

ьно вырос в 2023 г. по сравнению с 2022 г. Это 10 самых актуальных библиотек и фреймворков и десять ML-технологий и методов. Большинство из них связаны с генеративными моделями и нейросетями дл

ными, предсказательная аналитика, разработка с использованием технологий искусственного интеллекта, Machine Learning, Process Mining и Task Mining. Разработки сфокусированы на следующих сегмент

«Карельский окатыш» (входит в «Северсталь») внедрил комплекс моделей машинного обучения на линии окомкования окатышей. Система автоматически управляет скоростью вращения окомкователя и дозировкой бентонита и выдает рекомендации по дозировке железорудного концент

СК «Сберстрахование» совместно с ИТ-партнером GlowByte реализовала платформу MLOps, которая позволяет регламентировать и стандартизировать процесс развертывания ML-моделе

ство – соответствующее соглашение компании подписали 8 ноября в рамках FINOPOLIS-2023. В пилотном проекте ДОМ.РФ проанализировал новостной фон инвестиционно-строительной тематики с помощью технологии машинного обучения. Она собирает новости по заданным источникам и автоматически анализирует их тональность, которую разделяет по трем категориям: «позитивная», «негативная» и «нейтральная». В с

сервисе функционирует около 50 моделей машинного обучения. Об этом CNews сообщили представители VK. ML-модели «Авторегистраций» Первая ML-модель была разработана в 2009 г. в качестве инструмент

дничество позволяет преодолевать препятствия, стимулировать инновации и открывать новые горизонты. «Машинное обучение может быть очень полезным для индустрии кибербезопасности, еще больше повыс

Ozon запускает новый сервис для продавцов по автогенерации видеообложек с помощью алгоритмов машинного обучения. Продавцы могут загрузить фотографии и получить небольшое видео, чтобы добавить в карточку товара. Об этом CNews сообщили представители Ozon. Видеообложки – дополнительный ин

днастроенными аппаратными и программными компонентами, предназначенное для обучения и развертывания ML-моделей. Об этом CNews сообщили представители Selectel. Платформа разворачивается индивиду

твенного интеллекта, а также технологий глубокого обучения с подкреплением и компьютерного зрения. «Машинное обучение и искусственный интеллект — это наша реальность и будущее, постоянно развив

чивает весь цикл машинного обучения в облаке. Дата-инженеры и аналитики смогут быстро разворачивать ML-модели в протестированной и оптимизированной для них облачной среде, собирать и анализиров

нет — нужны как методологические, так и технологические изменения в процессах развития. Зачем нужен MLOps Итак, в компании уже есть хранилище данных, и сформирован бизнес-запрос на их использов

Rubbles и Arenadata обеспечили совместимость своих программных продуктов. Теперь платформа Rubbles MLOps Suite и решения для хранения и обработки данных Arenadata могут работать бесшовно в еди

который поможет продавцам, работающим по схеме FBO, спрогнозировать спрос на свои товары и понять, в каком количестве их стоит привозить в тот или иной регион. Для прогнозирования используются модели машинного обучения (ML), основанные на исторических данных. С помощью отчета продавцы смогут проще спланировать свои поставки на склады Ozon и повысить свои продажи. Об этом CNews сообщили пред

четах «Авто.ру» показывался только «скрученный» пробег, а теперь — еще и подозрительный. Это значит, что он мог быть записан с ошибкой в автосервисе. Чтобы исключить человеческий фактор, используется машинное обучение. Алгоритм сканирует соседние точки на графике пробега и оценивает вероятность ошибки. Учитывая эту информацию, пользователь может задать дополнительные вопросы продавцу и дого

ой эффективности и скорости разработки. В какой-то момент наши наработки в области инфраструктуры и MLOps мы стали не только использовать у себя, но и предлагать внешнему рынку, что вылилось в

«Сбер» представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. Алгоритм SketchBoost реализует новый подх

для автоматизации маркетинга Loymax запустила рекомендательную систему на базе машинного обучения — Machine Learning (ML), что позволило ежемесячно генерировать миллионы персональных предложени

Yandex DataSphere появилась новая версия Jupyter Notebook – наиболее популярного редактора кода для ML-разработки. Обновленный интерфейс, а также предустановленные расширения – например, навига

«Северсталь» внедрила программный комплекс по управлению темпом прокатки и выдачей слябов из печей на основе моделей машинного обучения. Решение, получившее название «Автотемп 2.0», реализовано на стане 2000 Череповецкого металлургического комбината (ключевой актив «Северстали»). Разработчиками выступили спец

фотовитрину – единую точку входа для просмотра, создания и редактирования контента. Теперь в разделе «Фото» авторы смогут просмотреть архивные и опубликовать свежие фотографии, а с помощью технологий машинного обучения – создать новый контент для своих друзей и подписчиков. Новый сервис позволит значительно сократить время на обработку и публикацию контента. Например, функция «Подборка фото

т новых точек», — сказал Роман Стятюгин, директор центра аналитических продуктов VK Predict. Модели машинного обучения «Геокурсора» учитывают более 500 параметров: обезличенные признаки аудитор

й позволит материаловедам сэкономить время при расшифровке рентгенограмм. Он предложил использовать машинное обучение для прогнозирования фаз кристаллической структуры переходных металлов и их

Академия «Высшая инженерная школа» и российский разработчик аналитических инструментов «Полиматика» (ГК Softline) открыли совместную учебно-научную лабораторию «Машинного обучения на транспорте». Она предоставит студентам возможности для проведения проектов в области анализа данных и искусственного интеллекта как в рамках образовательной программы, так

блачные сервисы платформы для задач машинного обучения и анализа данных. Так, с помощью сервиса для ML-разработки Yandex DataSphere преподаватели смогут обучать студентов создавать базовые моде