Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

3264 материалов
01 RFM-анализ в Pandas: как разобрать клиентов по полочкам, даже если половина данных пропала Пошаговое руководство по RFM-анализу в Python с Pandas. Учимся сегментировать клиентов и правильно обрабатывать пропуски в данных. Практический код для аналитик 9 мин чтения 02 Gemma нашла раку брешь: как маленькая LLM открыла новый путь терапии Как модель Gemma обнаружила ранее неизвестный путь лечения рака. Подробный кейс применения LLM в биоинформатических исследованиях с пошаговым разбором. 8 мин чтения 03 Ваша ML-модель врёт: как найти и доказать дрейф данных до того, как клиенты заметят Практическое руководство по обнаружению дрейфа данных и концептов в ML-системах. Статистические тесты, мониторинг распределений и код для продакшена. 14 мин чтения 04 Чанкинг RAG: почему ваш размер чанков убивает качество и как его исправить Практическое руководство по выбору размера чанков для RAG систем. Эксперименты, метрики качества, частые ошибки и рекомендации по настройке. 9 мин чтения 05 VaultGemma: когда ваша LLM перестает быть шпионом VaultGemma — первая LLM с дифференциальной приватностью. Объясняем сложную концепцию простыми словами и показываем, как это меняет корпоративное ИИ. 6 мин чтения 06 Функция потерь YOLOv1: как заставить нейросеть видеть рамки, а не галлюцинировать Детальное объяснение и реализация функции потерь YOLOv1 на PyTorch. От bounding box regression до классификации объектов. 10 мин чтения 07 Actor-Critic в Deep Reinforcement Learning: разбор ошибок и практическая реализация на PyTorch Глубокий разбор Actor-Critic в Deep Reinforcement Learning. Реализация на PyTorch, ошибки reward engineering, дисконт-фактор, траектория обучения. Практический 9 мин чтения 08 Код-ревью умерло? Да здравствует код-ревью с LLM Как проводить код-ревью когда код пишут LLM. Конкретные правила, примеры проблем (лишние проверки, защитный код), работа с Claude Code и PyTorch. 7 мин чтения 09 Lost in the Middle: почему ваша LLM теряет данные в середине контекста и как с этим бороться Глубокий разбор эффекта Lost in the Middle в языковых моделях. RULER и NoLiMa бенчмарки, позиционное смещение, архитектурные решения для работы с длинным контек 8 мин чтения 10 PCIe 4.0 на Raspberry Pi против десктопа: когда шина не важна для GPU в ИИ-задачах Практические тесты показывают, где низкая пропускная способность PCIe на Raspberry Pi не мешает GPU в трансформаторах, рендеринге и LLM. Развенчиваем мифы. 10 мин чтения 11 Как подключить несколько мощных GPU к Raspberry Pi 5: практическое руководство по eGPU для ИИ-задач Практический гайд по подключению нескольких видеокарт к Raspberry Pi 5 через PCIe для запуска локальных LLM. Аппаратная сборка, настройка ПО, тесты производител 9 мин чтения 12 Стиль письма — это вектор. Находите авторов и коллабораторов через эмбеддинги Поиск авторов с похожим стилем письма через эмбеддинги. Практический гайд по анализу стилистических особенностей текста, инструменты и методы. 8 мин чтения