Алгоритмические исправления: Почему вашим устаревшим системам ML нужно нечто большее, чем пластырь

Алгоритмические исправления: Почему вашим устаревшим системам ML нужно нечто большее, чем пластырь

Представьте, что вы архитектор программного обеспечения в 2025 году и смотрите на систему машинного обучения десятилетней давности, которая принимала решения о найме сотрудников для вашей компании. Модель работает технически — она обрабатывает заявки, выдаёт оценки и помогает HR быстрее принимать решения. Но затем вы обнаруживаете, что годами она систематически ущемляла определённые демографические группы. Ваше первое побуждение? Применить некоторые метрики справедливости, возможно, добавить слой коррекции смещения и считать, что на этом всё....

23 августа 2025 06:01 · 5 минут · 858 слов · Maxim Zhirnov
От Jupyter к производству: Ваше простое руководство по внедрению модели ML

От Jupyter к производству: Ваше простое руководство по внедрению модели ML

Помните тот волнующий момент, когда ваша модель наконец-то достигает точности более 95% на тестовом наборе? То чувство, когда вы думаете: «Я взломал код!»? Да, я тоже. Затем реальность бьёт по голове — ваша модель по-прежнему сидит в Jupyter Notebook, а начальник спрашивает: «Когда клиенты смогут реально это использовать?» Включается паника. Я был в такой ситуации, отлаживал её. Давайте разберёмся, как довести вашу модель от состояния «хорошо выглядит при обучении» до «реально влияет на бизнес», не выдёргивая все волосы....

22 августа 2025 14:01 · 5 минут · 927 слов · Maxim Zhirnov
Почему большинству разработчиков не следует писать свои собственные алгоритмы машинного обучения

Почему большинству разработчиков не следует писать свои собственные алгоритмы машинного обучения

Представьте: вы талантливый разработчик, который только что открыл для себя машинное обучение. Ваш энтузиазм зашкаливает, и внезапно вы думаете: «Эй, держу пари, я мог бы написать более эффективную нейронную сеть, чем те, что предлагают модные библиотеки!» Прежде чем с головой погрузиться в реализацию обратного распространения ошибки, бормоча что-то о градиентном спуске, позвольте мне спасти вас от месяцев отладки и экзистенциальных кризисов. Вот неприятная правда: большинству разработчиков не стоит писать свои собственные алгоритмы машинного обучения....

22 августа 2025 06:01 · 6 минут · 1086 слов · Maxim Zhirnov

Построение системы анализа настроений текста с помощью BERT и PyTorch

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix понимает, что вы ненавидите романтические комедии ещё до того, как начнёте их смотреть? Или как Amazon может предсказать, будет ли отзыв о продукте восторженным письмом или цифровым возмущением? Добро пожаловать в увлекательный мир анализа настроений, где машины учатся читать между строк человеческих эмоций, по одному слову за раз. Сегодня мы создадим собственную систему анализа настроений, используя BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и PyTorch. Не волнуйтесь, если это звучит как беспорядочная аббревиатура прямо сейчас — к концу этого пути вы будете достаточно хорошо разбираться в трансформерах, чтобы произвести впечатление на своего кота (или по крайней мере на коллег)....

16 августа 2025 14:01 · 5 минут · 956 слов · Maxim Zhirnov

Советы по этике искусственного интеллекта: волшебные системы безопасности или корпоративные очки?

Новый вид зрелищ в технологическом секторе — не бои роботов, а вуайеризм в отношении этических комитетов. Каждая компания, использующая искусственный интеллект, представляет свою версию греческой трагедии, где философские короли решают, следует ли отдать их последнее творение богам данных. Но под покровом грандиозных ритуальных действий, кто-нибудь действительно руководит кораблём? Или мы наблюдаем цифровой эквивалент того, как сценический маг вытаскивает этических кроликов из шляпы соответствия? Великое кукольное шоу ИИ-этики Создав свой этический комитет, убедитесь, что это не просто декоративная корпоративная отметина....

30 июля 2025 06:00 · 4 минуты · 788 слов · Maxim Zhirnov