Data Science | Machinelearning [ru]

06 July 2025 13:17

⚙️ Как обойти детекторы текста, сгенерированного ИИ

Автор исследует, почему нейросети пока плохо отличают ИИ-тексты от человеческих, и делится, что реально работает (или не очень), если вы вдруг решите их «перехитрить».

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

05 July 2025 20:07

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Построение базы знаний компании и поиска документов на LLM и RAG

• Что побуждает LLM врать и как этого избежать в своих продуктах

• Ломаем капчу 4Chan

• На чём учатся современные модели машинного перевода: опыт команды Яндекс Переводчика

• Gemini вырывается вперед, Китай спамит моделями, в Minecraft запустили AI-агентов: главные события ноября в сфере ИИ

Data Science | Machinelearning [ru]

05 July 2025 12:07

⚙️ Код, железо, стратегия: в чем секрет победителей ML-соревнований?

Разбор отчёта о соревнованиях по ML за 2024 год: кто победил, как и почему. Без мотивационных цитат — только конкретные приёмы, модели и стратегии, которые реально приносят $22 млн.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

04 July 2025 17:47

Работаете с ML?

19 июля в Москве пройдет Turbo ML Conf от группы Т-Технологий. Приходите за опытом и знаниями, которые обычно остаются внутри команд. Полезно тем, кто давно работает с AI-продуктами.

Узнаете больше про NLP, Research, RnD, LLM Applications & Copilots, RecSys, CV, Speech от экспертов Т-Банка, Сбера, Яндекса и других компаний.

Будет много общения, игр, активностей и даже создание комикса.

Участие бесплатное. А подробности тут

Data Science | Machinelearning [ru]

04 July 2025 12:07

⚙️ Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 12–19 мая 2025

В этом выпуске: Codex от OpenAI, GPT‑4.1, токсичный Grok, генератор от Tencent и агент DeepMind, который сам изобретает алгоритмы. ИИ неделя на максималках.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

03 July 2025 16:07

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2

• Как строить карьеру в корпорации

• История: работа в чешском Red Hat

• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»

• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки

Data Science | Machinelearning [ru]

03 July 2025 09:07

Поступи в магистратуру с грантом до 1,2 млн рублей

Современная магистратура – это не пары для галочки, а возможность продвинуть карьеру и стать сильным специалистом.

Центральный университет ведет набор на пять программ магистратуры по популярным ИТ-направлениям. Партнеры – ведущие компании на рынке РФ: ВТБ, Сбер, Т-Банк, Яндекс, Avito, Ozon, Х5 Tech и другие. 62% магистрантов ЦУ находят новую работу с ростом зарплаты в 1,6 раза уже на первом курсе. Средняя зарплата – 195 тысяч рублей.

Обучение можно совмещать с работой, а поступить – уже с третьего курса.

Стань частью новой волны специалистов и получи грант на обучение до 1,2 млн рублей.

И подавай заявку на поступление уже сейчас.

Реклама. АНО ВО "Центральный университет", ИНН 7743418023, erid:2RanynSf4oB

Data Science | Machinelearning [ru]

02 July 2025 17:07

⚙️ Как работают рекомендательные системы и какое у них будущее

Рекомендательные системы в интернете работают уже так хорошо, что даже могут подсказать человеку скрытые интересы, о которых он сам не догадывается. Но рекомендации отчасти упёрлись в потолок. Что делать, чтобы дальнейший рост их качества не замедлялся, рассказал инженер рекомендательных систем Яндекса Николай Савушкин.

Смотреть в YouTube...

Data Science | Machinelearning [ru]

02 July 2025 12:07

⚙️ Знакомьтесь, FRIDA. Открытая эмбеддинг-модель для русского языка

В этой статье мы расскажем о нашей новой модели FRIDA, которая сейчас (20.05.2025) занимает первое место в русскоязычном бенчмарке MTEB.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

01 July 2025 20:07

⚙️ ML на «плюсах»: 5 материалов о необычном подходе к обучению моделей

В статье показывают, как и зачем использовать C++ в машинном обучении: распознавание лиц, объекты в реальном времени и прирост в производительности без питоньих зависимостей

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

01 July 2025 12:07

⚙️ Claude, есть пробитие: взламываем самую защищенную модель

В статье показывают, как обойти фильтры модели Claude с помощью модифицированного метода внедрения системных директив, чтобы заставить её выполнять запрещённые инструкции

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

30 June 2025 17:17

Интелион Облако запускает розыгрыш 🎉

Главный приз – 3 сервера с А10 или А5000. Также разыгрываются приятные скидки.

Запусти нейросеть, рендер, LLM или сложные вычисления на топовом GPU за 1 рубль!

Как принять участие:
1. Зарегистрироваться на Intelion.cloud
2. Заполнить форму розыгрыша
3. Подписаться на ТГ канал

Итоги подведем 5 июля в прямом эфире в канале Artificial Intelion.
Не забудь поделиться с другом!

Data Science | Machinelearning [ru]

30 June 2025 12:07

⚙️ Генерация видео: Обзор интересных подходов | Text-2-video | Part 1

В статье разбирают основные методы генерации видео на основе текста (T2V): от адаптации T2I с AnimateDiff до новинок 2025 года вроде Wan2.1 и HunyuanVideo. Первая часть обзора

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

29 June 2025 20:07

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются

• Рубрика: VPS на пределе возможностей. LLM на CPU с 12Gb RAM

• Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?

• Семантический веб: краткий обзор технологий и инструментов

• Инструмент обеспечения качества данных: от теории к практике

Data Science | Machinelearning [ru]

29 June 2025 13:07

👀 Часть 2: Vision Transformer (ViT) — Когда трансформеры научились видеть

Рассказываю, как Vision Transformer заменил свёртки на внимание, почему изображения теперь режут на патчи, и в каких случаях трансформеры действительно видят, а когда всё ещё слепы.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

06 July 2025 10:17

Из окон офисов VK — самые красивые закаты. А в самих офисах обитают самые любимые коллеги!

Ребята не только делают сервисы VK быстрее и удобнее, но и любят делиться знаниями. Совсем скоро они проведут открытый Java AI-митап и расскажут о том, как мы масштабируем процессы, а ещё поделятся фишками, которые стоят за сервисами VK.

Откликайтесь, если откликается!

Data Science | Machinelearning [ru]

05 July 2025 16:07

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который читает большой CSV-файл построчно, фильтрует строки по заданному критерию и подсчитывает агрегированные данные на основе указанного столбца. Скрипт должен эффективно обрабатывать файл, используя потоковое чтение (без загрузки файла целиком в память) и выводить итоговую статистику в консоль.

➡️ Пример:

• python process_data.py data.csv age 30 — фильтрует строки, где значение в столбце age больше 30, и подсчитывает общее количество таких записей и среднее значение в другом числовом столбце, например, salary.

Решение задачи ⬇️

import csv
import sys

def process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column):
count = 0
total_sum = 0.0

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)

for row in reader:
# Преобразование значений для фильтрации и агрегации
try:
filter_value = float(row[filter_column])
aggregate_value = float(row[aggregate_column])
except ValueError:
continue # Пропускаем строки с некорректными данными

# Фильтрация строк по заданному условию
if filter_value > threshold:
count += 1
total_sum += aggregate_value

# Вывод итоговой статистики
if count > 0:
average = total_sum / count
print(f"Обработано записей: {count}")
print(f"Среднее значение {aggregate_column} для записей, где {filter_column} > {threshold}: {average:.2f}")
else:
print("Записи, соответствующие условиям фильтрации, не найдены.")

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 5:
print("Использование: python process_data.py <file_path> <filter_column> <threshold> <aggregate_column>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
filter_column = sys.argv[2]
threshold = float(sys.argv[3])
aggregate_column = sys.argv[4]

process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column)

Data Science | Machinelearning [ru]

04 July 2025 20:07

👀 Stack Overflow умирает? Как ИИ вытесняет живые сообщества разработчиков

Разбираемся, почему Stack Overflow теряет аудиторию: виноваты ли ИИ, UX или жадность? Плюс — что делает администрация и что ждёт разработчиков в пост-SO эпоху.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

04 July 2025 16:07

🧠 Что делает train_test_split в ML и зачем он нужен

Функция train_test_split() из библиотеки sklearn разбивает данные на обучающую и тестовую выборки.

Это важно, чтобы проверить, как хорошо модель работает на невидимых данных.

➡️ Пример:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 0, 1, 1, 1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)

print("Обучение:", X_train)
print("Тест:", X_test)

🗣️ Почему важно:

• Модель не должна учиться на тех же данных, на которых её оценивают

• test_size указывает, какой процент данных пойдёт на тест

• random_state нужен для воспроизводимости

Это один из самых базовых, но обязательных шагов в любом ML-проекте

Data Science | Machinelearning [ru]

03 July 2025 20:07

⚙️ Что такое токенизация в машинном обучении?

Токенизация — это процесс разбиения текста на отдельные части: слова, подслова или символы.
Часто используется на этапе предобработки текста для NLP-моделей.

Каждый токен — это минимальная смысловая единица, которую модель будет анализировать.

➡️ Пример:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts = ["Я люблю машинное обучение", "Обучение — это интересно"]

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())

# Вывод:
['интересно' 'люблю' 'машинное' 'обучение' 'это' 'я']
[[0 1 1 1 0 1]
 [1 0 0 1 1 0]]

🗣️ Токенизация превращает текст в числовую матрицу, понятную модели.
Это первый шаг в обработке текста перед обучением моделей на естественном языке.

Data Science | Machinelearning [ru]

03 July 2025 12:07

⚙️ Что у меня за распределение

Василий из Т-Банка объясняет, почему классические критерии согласия не всегда подходят для симуляции колл-центра. Покажет подводные камни и как не влететь в ловушку распределений.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

02 July 2025 20:07

⚙️ Машинное обучение в Apache Spark с помощью MLlib

Показываем, как применить MLlib из Apache Spark в своих проектах, и делимся советами, чтобы не сжечь кластеры раньше времени. Всё просто, даже если вы не Data Jedi.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

02 July 2025 16:07

👩‍💻 Оценка точности модели классификации (Accuracy Score)

Напишите функцию, которая вычисляет accuracy score — долю правильных предсказаний модели классификации. Это базовая метрика, часто используемая для оценки качества модели.

Функция работает следующим образом:

• Сравнивает каждую пару истинного (y_true) и предсказанного (y_pred) значения.

• Считает количество совпадений.

• Делит число правильных предсказаний на общее количество примеров

def accuracy_score(y_true, y_pred):
correct = sum(1 for true, pred in zip(y_true, y_pred) if true == pred)
return correct / len(y_true)

# Примеры использования
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 1]

print(accuracy_score(y_true, y_pred))
# Ожидаемый результат: 0.8

Data Science | Machinelearning [ru]

02 July 2025 09:07

🧠 Как внедрять LLM?

Сейчас хайп вокруг чат-ботов стихает и фокус смещается в сторону внедрения LLM и решения прикладных задач для пользователей и бизнеса. Как именно внедрять LLM и какие Copilot-решения нужны бизнесу обсудят на Turbo ML Conf. Конфа пройдет 19 июля в Москве и объединит 35 докладчиков из российских бигтехов и топовых вузов.

📊 После деловой и теоретической программы гостей ждет практика в виде разных интерактивов, среди которых – диджитал-сканворды, демостенды, где можно посмотреть, что под капотом платформенных решений и диджей-сет. Онлайн-трансляции не будет, поэтому лучше заранее зарегистрироваться — количество мест на участие в конференции ограничено.

Data Science | Machinelearning [ru]

01 July 2025 16:07

👩‍💻 Что такое обучение с учителем (supervised learning) в ML?

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных.

Каждый пример содержит вход (features) и правильный ответ (label), который модель должна научиться предсказывать.

➡️ Пример:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

print("Предсказания:", model.predict(X_test[:5]))

🗣️ В этом примере модель обучается на данных о цветах и учится определять их вид (например, ирис сетоса).

Data Science | Machinelearning [ru]

30 June 2025 20:07

⚙️ Как я не дал ИИ сойти с ума: гайд по промптам и багам

В статье — почему нейросети галлюцинируют, примеры «дорогих» ошибок, и промпты для тех, кто работает с кодом, текстами и дизайном.

Читать...

Data Science | Machinelearning [ru]

30 June 2025 16:07

👩‍💻 Normalization of Numerical Data

Напишите функцию, которая принимает список чисел и нормализует его, преобразуя значения в диапазон от 0 до 1. Это полезно для подготовки данных перед обучением модели машинного обучения.

➡️ Функция работает следующим образом:

• Находит минимальное и максимальное значение в списке.

• Вычисляет нормализованное значение для каждого элемента по формуле: normalized = (𝑥 − min) / max − min)
​
• Возвращает новый список с нормализованными значениями.

def normalize(data):
min_val = min(data)
max_val = max(data)

# Избегаем деления на ноль, если все элементы равны
if max_val == min_val:
return [0.0] * len(data)

return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

# Примеры использования
data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(normalize(data))
# Ожидаемый результат: [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

Data Science | Machinelearning [ru]

30 June 2025 09:07

🧠 Как ML помогает физикам искать новые частицы

В 2025 году российские ученые стали лауреатами Breakthrough Prize — престижной научной премии за фундаментальные открытия. Выпускники ШАДа Яндекса и специалисты НИУ ВШЭ применили машинное обучение для анализа данных с Большого адронного коллайдера.

📊 Кейс про то, как алгоритмы (CatBoost, генеративные модели и др.) работают на границе физики и Вселенной и использовались в исследованиях лауреатов

Читать

Data Science | Machinelearning [ru]

29 June 2025 16:07

👩‍💻 Предсказание цены дома по площади

Напишите модель линейной регрессии, которая будет предсказывать цену дома на основе его площади в квадратных метрах.

Сгенерируйте искусственные данные, обучите модель и сделайте предсказание для нового значения.

Решение задачи🔽

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерация данных
np.random.seed(0)
area = np.random.randint(30, 150, size=100).reshape(-1, 1) # площадь от 30 до 150 м²
price = area * 1000 + np.random.normal(0, 10000, size=area.shape) # цена с шумом

# Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(area, price)

# Предсказание
new_area = np.array([[100]])
predicted_price = model.predict(new_area)
print(f"Ожидаемая цена дома 100 м²: {predicted_price[0][0]:,.0f}₽")

# Визуализация
plt.scatter(area, price, label='Данные')
plt.plot(area, model.predict(area), color='red', label='Линейная модель')
plt.xlabel('Площадь (м²)')
plt.ylabel('Цена (₽)')
plt.legend()
plt.show()

Data Science | Machinelearning [ru]

29 June 2025 10:07

💯 нейросетей для ЛЮБЫХ задач.

Составили шпаргалку с бесплатными нейросетями - тексты, кодинг, аудио, видео, дизайн, слив данных и много чего ещё.

✅ Подробности в закрепе