MLOps Machine Learning Operations Машинное обучение AutoML Автоматизированная подготовка данных самообучение ModelOps

остоянных узлов в рамках одного кластера доступная «из коробки»Разработка, внедрение и эксплуатация ML-моделей в едином интерфейсеВстроенные в платформу инструментыВстроенные в платформу notebo

ice и перешла к масштабированию технологии на всю сеть. За три месяца команда проекта интегрировала ML-алгоритмы в отлаженные процессы ценообразования и пришла к росту валовой прибыли в пилотно

е вкладки. Сейчас «Яндекс Браузер» высвобождает до 1 ГБ больше оперативной памяти, чем до внедрения ML-модели. Её обучали на статистических данных о том, как люди пользуются «Браузером». Она уч

ну сокращения фродовых транзакций. Так что, данный пункт, хоть и является необходимостью для работы машинного обучения, также уже имеется в распоряжении самих банков. В нашей Системе предотвращ

Компания «БПС Инновационные программные решения» представила модуль Machine Learning (ML) Service, который входит в Систему предотвращения мошенничества (Реестро

ых моделей (LLM) без глубоких знаний программирования. «К2 НейроТех» расширила возможности облачной ML-платформы, представленной в сентябре 2025 г., дополнив экосистему low-code-инструментом La

о рынка инфраструктурного ПО, предлагает импортонезависимые решения в инновационных сегментах – ИИ, машинное обучение и инфраструктура для сверхсложных вычислений. Платформы от Aida tech развор

сервисы открывают пользователям «Рег.облака» новые возможности для командной аналитики и разработки ML-моделей. Это удобные и масштабируемые инструменты, которые ускоряют работу с данными и сни

Исследователь Борис Крюк анонсировал MorphBoost, систему машинного обучения, способную самостоятельно изменять свою внутреннюю архитектуру в процессе обучения. Новый фреймворк адаптирует свою структуру в реальном времени, подстраиваясь под особенност

получать более качественные обращения. Об этом CNews сообщили представители «Яндекс Недвижимости». ML-алгоритм оценивает историю действий пользователя на сервисе: просмотренные жилые комплексы

Резюме значительно больше вакансий Количество резюме специалистов в области машинного обучения (machine learning, ML) за год (июнь 2024 г. — июнь 2025 г.) выросло в 2,8 раза, до 5,18 штук.

е отечественное Kubernetes-решение, оптимизированное под инфраструктурные и эксплуатационные задачи ML/AI. Об этом CNews сообщили представители Orion soft. Nova AI помогает ИТ-командам и ML/DS-

гия оценки автомобилей в «Гараже» основана на комбинации классических методов анализа и собственных ML-моделей «Авито» и проходит несколько этапов. Поиск аналогов. Специально обученная модель п

рограммистов. Об этом CNews сообщили представители Softline. Ключевая возможность версии — обучение ML-модели по полям документа непосредственно из интерфейса IDP-сервиса. Теперь для настройки

в low-code платформу. По договоренностям с университетом учащиеся смогут разрабатывать собственные ML-модели на Python, интегрировать их в бизнес-процессы, настраивать параметры с помощью low-

орой эшелон защиты, расширяя возможности MaxPatrol SIEM за счет поведенческого анализа. Способность ML-моделей к обучению позволяет выявлять нетипичное поведение в инфраструктуре и обнаруживать

«Северсталь» внедрила комплекс моделей машинного обучения для управления скоростью непрерывно-травильного агрегата №4 (НТА-4) Череповецкого металлургического комбината. Решение позволило автоматизировать ключевые процессы и повысить

о устаревает. Использование GPUaaS позволяет компаниям снижать затраты на 75% на инфраструктуру для ML-моделей и высокопроизводительных вычислений и ускорять запуск новых проектов. Модель GPUaa

Science «Авито». Почти половина опрошенных специалистов (46,2%) работают в роли Data Scientist или Machine Learning Engineer. Треть разработчиков (31,9%) работает с табличными данными, 27,6% –

аммного обеспечения для контроля и анализа трафика VAS Experts увеличил потенциал системы управления сетевыми политиками и тарификацией (PCEF) за счет внедрения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Теперь PCEF с DPI и ИИ – это инструмент, который делает управление сетью адаптивным, предиктивным и способным самостоятельно принимать решения на основе анализа поведения тр

о втором придется обновлять правила чуть ли не каждый час. Выйти из этого тупика как раз и помогает машинное обучение. Анализируя данные об активности ВПО, ML-модели могут самостоятельно приним

ператоров связи с их готовой инфраструктурой и облаками делает видеонаблюдение все более доступным. Искусственный интеллект и машинное обучение, интеграция со сторонними системами дают возможно

. Читать полностью Алексей Могильников Rubbles Алексей Могильников, Rubbles: Повысить эффективность ML-разработки можно за счет системы управления рабочими окружениями дата-специалистов Сегодня

ть делать больше при меньших затратах. В центре внимания находятся три краеугольные технологии: ИИ, машинное обучение и автоматизация. Следовательно, растет потребность в миграции архитектур в

боратории PT ESC. — Одним из главных нововведений в этом году стало внедрение в песочницу еще одной ML-модели. Новый метод анализа на основе машинного обучения помогает еще качественнее определ

пользователи могут запускать проекты в области машинного обучения, тестировать гипотезы и внедрять ML-модели в продуктивную среду без необходимости развертывать и обслуживать собственную инфра

ытных инженеров и тимлидов сохраняется высокая конкуренция. Поэтому, при средних зарплатных ставках ML-инженеров в 180—200 тыс. руб. в месяц, зарплатные предложения для средних и управленческих

о и среднего бизнеса. Такие альянсы двигают российский технологический рынок вперед», — отметил Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech. В рамках партнерства Fork-Tech также будет внедрять ML-сервисы Yandex Cloud в бизнес-процессы заказчиков. Специалисты компании проведут комплексный ИТ-аудит и помогут клиентам разработать ИИ-агентов, в основе которых будут работать сервисы платф

ивно и системно», — отметил министр цифрового развития Рязанской области Максим Соников. Среди преимуществ продуктов Positive Technologies специалисты по ИБ ЦИТ Рязанской области выделили возможности ML-технологий в составе решений. Они позволяют быстро собирать данные из источников на периметре и внутри инфраструктуры, обрабатывать их в режиме реального времени и сигнализировать специалист

инимаются на основе анализа данных. Сегодня MaxPatrol BAD можно смело назвать одним из самых зрелых AI/ML-решений на российском рынке, позволяющим реализовать адаптивную защиту инфраструктур ор

елей искусственного интеллекта — Inference Valve. Она позволяет выводить в продакшн любые обученные ML-модели, большие языковые модели (LLM) и модели компьютерного зрения (CV). С помощью платфо

родукты, занимаются интеллектуальной аналитикой больших данных, обучением LLM, внедряют методологию MLOps. И без того огромный спрос на инфраструктуру под задачи AI/ML в ближайшие несколько лет

5000 колпинской производственной площадки Череповецкого металлургического комбината внедрена модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок элект

имание продукта и прозрачная аналитика». Опыт Дмитрия Тимошенко — пример того, как можно превратить машинное обучение в серьезный инструмент стратегического планирования, сохраняя при этом гибк

дин из наиболее надежных способов сохранения и систематизации исторических документов — их оцифровка», — сказала Анна Мурашкина. Молодая исследовательница поставила перед собой задачу — с применением машинного обучения построить модель, которая распознавала бы символы тибетского алфавита с изображений, переводила в машиночитаемый вид и при этом показывала бы большую точность, чем уже сущест

данных — как структурированные, так и полу- и неструктурированные. Результаты тестов показали, что ML-модуль в некоторых случаях в два раза точнее справляется с задачей обнаружения и классифик

рмационной безопасности АФТ Александр Товстолип. «Продукт Guardora VFL помогает компаниям создавать ML-модели с большей предсказательной силой за счет их обучения на ранее недоступных приватных

в ИТ независимо от будущей специализации. А наиболее интересными областями в ИИ абитуриенты назвали машинное обучение (67%), генеративный ИИ (55%) и компьютерное зрение (42%). Об этом CNews соо

мощью Cloud.ru Evolution AI Factory пользователи смогут ускорить процесс дообучения и развертывания ML-моделей для различных задач, разработку AI-агентов и запуск мультиагентных систем. Объедин

сам распределяет задачи и мощности, оптимизирует загрузку инфраструктуры и упрощает масштабирование ML-моделей, рационально используя CPU, GPU и т.д. Множество «ручных» операций автоматизирован