Algorithmic Reparations: Why Your Legacy ML Systems Need More Than a Band-Aid

Algorithmic Reparations: Why Your Legacy ML Systems Need More Than a Band-Aid

Picture this: you’re a software architect in 2025, staring at a decade-old machine learning system that’s been making hiring decisions for your company. The model works technically – it processes applications, spits out scores, and helps HR make faster decisions. But then you discover it’s been systematically disadvantaging certain demographic groups for years. Your first instinct? Apply some fairness metrics, maybe add a bias correction layer, and call it a day....

August 23, 2025 · 12 min · 2501 words · Maxim Zhirnov
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....

August 23, 2025 · 5 min · 858 words · Maxim Zhirnov
From Jupyter to Production: Your No-Stress Guide to ML Model Deployment

From Jupyter to Production: Your No-Stress Guide to ML Model Deployment

Remember that exhilarating moment when your model finally achieves 95%+ accuracy on the test set? That feeling when you think, “I’ve cracked the code!”? Yeah, me too. Then reality hits - your model is still sitting pretty in a Jupyter notebook while your boss asks, “When will customers actually use this?” Cue panic. Been there, debugged that. Let’s walk through taking your model from “looks good in training” to “actually making business impact” without pulling out all your hair....

August 22, 2025 · 8 min · 1692 words · 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....

August 22, 2025 · 5 min · 927 words · Maxim Zhirnov
Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Machine Learning Algorithms

Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Machine Learning Algorithms

Picture this: You’re a talented developer who just discovered machine learning. Your excitement is through the roof, and suddenly you think, “Hey, I bet I could write a better neural network than those fancy libraries!” Before you dive headfirst into implementing backpropagation from scratch while muttering about gradient descent, let me save you months of debugging nightmares and existential crises. Here’s the uncomfortable truth: most developers shouldn’t write their own machine learning algorithms....

August 22, 2025 · 10 min · 2065 words · Maxim Zhirnov