#ml_system_design — Public Fediverse posts

Вокруг RecSys ML 1: универсальный план по MLSD и основные проблемы RecSys

Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным. Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года , буду использовать оттуда множество чудесных картинок. Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее. Это мы читаем →

https://habr.com/ru/articles/984260/

#recsys #mlsd #ml #ml_system_design #рекомендательные_системы #нейросети #ExplorationExploitation_TradeOff #Feedback_Loop #Cold_Start #Popularity_Bias

Вокруг RecSys ML 1: универсальный план по MLSD и основные проблемы RecSys

Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным. Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года , буду использовать оттуда множество чудесных картинок. Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее. Это мы читаем →

https://habr.com/ru/articles/984260/

#recsys #mlsd #ml #ml_system_design #рекомендательные_системы #нейросети #ExplorationExploitation_TradeOff #Feedback_Loop #Cold_Start #Popularity_Bias

Вокруг RecSys ML 1: универсальный план по MLSD и основные проблемы RecSys

Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным. Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года , буду использовать оттуда множество чудесных картинок. Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее. Это мы читаем →

https://habr.com/ru/articles/984260/

#recsys #mlsd #ml #ml_system_design #рекомендательные_системы #нейросети #ExplorationExploitation_TradeOff #Feedback_Loop #Cold_Start #Popularity_Bias

Вокруг RecSys ML 1: универсальный план по MLSD и основные проблемы RecSys

Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным. Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года , буду использовать оттуда множество чудесных картинок. Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее. Это мы читаем →

https://habr.com/ru/articles/984260/

#recsys #mlsd #ml #ml_system_design #рекомендательные_системы #нейросети #ExplorationExploitation_TradeOff #Feedback_Loop #Cold_Start #Popularity_Bias

Оптимальный путь в NLP: как стать Middle за полгода

Разбираю оптимальный путь в NLP: какие темы не нужны, что важно выучить, и как за 6 месяцев выйти на уровень Middle. Внутри — ошибки обучения, приоритеты и подробный роадмап с вопросами для самопроверки.

https://habr.com/ru/articles/969438/

#NLP #машинное_обучение #data_science #карьера_в_it #обучение_программированию #ml_system_design #трансформеры #rag #нейронные_сети #python

Оптимальный путь в NLP: как стать Middle за полгода

Разбираю оптимальный путь в NLP: какие темы не нужны, что важно выучить, и как за 6 месяцев выйти на уровень Middle. Внутри — ошибки обучения, приоритеты и подробный роадмап с вопросами для самопроверки.

https://habr.com/ru/articles/969438/

#NLP #машинное_обучение #data_science #карьера_в_it #обучение_программированию #ml_system_design #трансформеры #rag #нейронные_сети #python

Оптимальный путь в NLP: как стать Middle за полгода

Разбираю оптимальный путь в NLP: какие темы не нужны, что важно выучить, и как за 6 месяцев выйти на уровень Middle. Внутри — ошибки обучения, приоритеты и подробный роадмап с вопросами для самопроверки.

https://habr.com/ru/articles/969438/

#NLP #машинное_обучение #data_science #карьера_в_it #обучение_программированию #ml_system_design #трансформеры #rag #нейронные_сети #python

Как мы построили сервис по поиску видеоконтента с помощью текста

Всем привет! Меня зовут Дима Савелко , я лид команды нейро-сети.рф . В мире, где короткие видеоролики становятся все более популярными, создателям видео контента все сложнее находить релевантные видео для своих целей. Мы решили эту проблему, создав сервис по поиску видеоконтента с помощью текста. В статье мы расскажем, как мы использовали современные AI-технологии, чтобы сделать поиск видео быстрым и точным. Узнайте, какие решения мы приняли на каждом этапе разработки, и как наш сервис может улучшить вашу работу с видеоконтентом. Мы поделимся практическими советами и опытом, чтобы помочь вам избежать ошибок и максимально эффективно использовать возможности AI. Читайте нашу статью и узнайте, как сделать поиск видео проще и эффективнее!

https://habr.com/ru/articles/830838/

#Обработка_данных #NLP #llm #genai #ml_system_design #MVP #data_science #нейронные_сети #искусственный_интеллект #видеоконтент

Как построить AI-сервис и не прогореть на этом

Всем привет! Меня зовут Дима Савелко , я лид команды нейро-сети.рф . Зачастую на старте создания сервисов люди концентрируются на вещах, которые стоит делать в самую последнюю очередь, после чего теряют кучу времени на расхлёбывание проблем. В нашей статье мы рассказываем о том, как построить сервис с AI, а именно с диффузионной моделью, когда нужно обучать модель, как нужно обучать, и что делать если не можете обучить модель, также делимся ценным опытом предобработки данных и практическими советами, как начать с базовых решений и только при необходимости переходить к более сложным методам. Узнайте, как существующие ИИ-инструменты могут уже сейчас удовлетворить ваши потребности, сохраняя высокое качество продукта.

https://habr.com/ru/articles/818825/

#Обработка_данных #ml_system_design #AI #big_data #диффузионные_модели #диффузионные_нейросети #кластеризация_данных #MVP #data_science #нейронные_сети

Как построить AI-сервис и не прогореть на этом

Всем привет! Меня зовут Дима Савелко , я лид команды нейро-сети.рф . Зачастую на старте создания сервисов люди концентрируются на вещах, которые стоит делать в самую последнюю очередь, после чего теряют кучу времени на расхлёбывание проблем. В нашей статье мы рассказываем о том, как построить сервис с AI, а именно с диффузионной моделью, когда нужно обучать модель, как нужно обучать, и что делать если не можете обучить модель, также делимся ценным опытом предобработки данных и практическими советами, как начать с базовых решений и только при необходимости переходить к более сложным методам. Узнайте, как существующие ИИ-инструменты могут уже сейчас удовлетворить ваши потребности, сохраняя высокое качество продукта.

https://habr.com/ru/articles/818825/

#Обработка_данных #ml_system_design #AI #big_data #диффузионные_модели #диффузионные_нейросети #кластеризация_данных #MVP #data_science #нейронные_сети

Как построить AI-сервис и не прогореть на этом

Всем привет! Меня зовут Дима Савелко , я лид команды нейро-сети.рф . Зачастую на старте создания сервисов люди концентрируются на вещах, которые стоит делать в самую последнюю очередь, после чего теряют кучу времени на расхлёбывание проблем. В нашей статье мы рассказываем о том, как построить сервис с AI, а именно с диффузионной моделью, когда нужно обучать модель, как нужно обучать, и что делать если не можете обучить модель, также делимся ценным опытом предобработки данных и практическими советами, как начать с базовых решений и только при необходимости переходить к более сложным методам. Узнайте, как существующие ИИ-инструменты могут уже сейчас удовлетворить ваши потребности, сохраняя высокое качество продукта.

https://habr.com/ru/articles/818825/

#Обработка_данных #ml_system_design #AI #big_data #диффузионные_модели #диффузионные_нейросети #кластеризация_данных #MVP #data_science #нейронные_сети

RabbitMQ как способ масштабирования ML проекта

Данная статья будет полезна тем кто хочет расширить свой учебный (или даже рабочий) ML пет-проект добавлением новой технологии. Весь код в статье написан для OpenSource проекта по детекции синтетического текста raisontext в рамках курса ML System Design от ODS. Показать больше

https://habr.com/ru/articles/785086/

#RabbitMQ #Python #pika #amqp #fastapi #ml #ml_system_design