Machine Learning

There’s a peculiar moment in every developer’s journey where they realize they’ve been paying cloud providers to think for them. If you’ve found yourself squinting at your monthly API bills or paranoid about sending your code snippets to third-party servers, you might be wondering: can I actually run these AI models on my laptop without it melting? More importantly—should I? The short answer is yes, and increasingly, the pragmatic answer is: it depends, but probably more often than you think....

В пути каждого разработчика наступает момент, когда они осознают, что платят провайдерам облачных услуг за то, чтобы те думали за них. Если вы ловили себя на том, что вглядываетесь в ежемесячные счета за API, или опасаетесь отправлять фрагменты своего кода на сторонние серверы, возможно, вы задаётесь вопросом: могу ли я на самом деле запустить эти модели ИИ на своём ноутбуке, не расплавив его? А главное — стоит ли мне это делать?...

The Problem Nobody Asked For (But Everyone Needs) You know that feeling when you open a news app and it’s just… noise? Thousands of articles screaming for attention, none of them knowing anything about you, your interests, or why you’d actually want to read about quantum computing when you’re clearly a sports enthusiast at 6 AM before your coffee kicks in. That’s the problem we’re solving today. News recommendation systems are the unsung heroes of content discovery....

Проблема, о которой никто не просил (но которая нужна всем) Вы знаете это чувство, когда открываете новостную приложение, а там просто… хаос? Тысячи статей кричат о внимании, ни одна из них не знает ничего о вас, ваших интересах или о том, почему вы вообще захотели бы читать о квантовых вычислениях, если вы явно спортивный энтузиаст в 6 утра до того, как подействует ваш кофе. Именно эту проблему мы решаем сегодня....

If you’re anything like me, you’ve probably wondered why your inbox isn’t completely overrun with emails promising to enlarge things that definitely don’t need enlarging. The answer lies in machine learning—specifically, a deceptively simple yet remarkably effective algorithm called Naive Bayes. Today, we’re going to build a spam filter that would make any email provider’s engineers nod in approval (or at least not laugh at our code). The Problem We’re Solving Spam is like that uninvited guest at a party who won’t leave—except instead of one person ruining your evening, you’ve got thousands of messages clogging up your inbox every single day....