home.social

#университет_итмо — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #университет_итмо, aggregated by home.social.

  1. Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ

    Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень? Наша команда разработала инструмент, который позволяет осуществлять оценку и контроль качества моделей ИИ. Он может оценивать качество данных, сравнивать разные модели и потенциал их дообучения, а также подсказывать свои модели с помощью интегрированного инструмента AutoML от наших коллег из Института ИИ ИТМО, экономя время разработки. В этой статье рассказываем о нашей разработке.

    habr.com/ru/articles/1000270/

    #искусственный_интеллект #программирование #машинное_обучение #automl #ииассистент #университет_итмо #итмо

  2. Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ

    Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень? Наша команда разработала инструмент, который позволяет осуществлять оценку и контроль качества моделей ИИ. Он может оценивать качество данных, сравнивать разные модели и потенциал их дообучения, а также подсказывать свои модели с помощью интегрированного инструмента AutoML от наших коллег из Института ИИ ИТМО, экономя время разработки. В этой статье рассказываем о нашей разработке.

    habr.com/ru/articles/1000270/

    #искусственный_интеллект #программирование #машинное_обучение #automl #ииассистент #университет_итмо #итмо

  3. Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ

    Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень? Наша команда разработала инструмент, который позволяет осуществлять оценку и контроль качества моделей ИИ. Он может оценивать качество данных, сравнивать разные модели и потенциал их дообучения, а также подсказывать свои модели с помощью интегрированного инструмента AutoML от наших коллег из Института ИИ ИТМО, экономя время разработки. В этой статье рассказываем о нашей разработке.

    habr.com/ru/articles/1000270/

    #искусственный_интеллект #программирование #машинное_обучение #automl #ииассистент #университет_итмо #итмо

  4. Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ

    Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень? Наша команда разработала инструмент, который позволяет осуществлять оценку и контроль качества моделей ИИ. Он может оценивать качество данных, сравнивать разные модели и потенциал их дообучения, а также подсказывать свои модели с помощью интегрированного инструмента AutoML от наших коллег из Института ИИ ИТМО, экономя время разработки. В этой статье рассказываем о нашей разработке.

    habr.com/ru/articles/1000270/

    #искусственный_интеллект #программирование #машинное_обучение #automl #ииассистент #университет_итмо #итмо

  5. Как LLM помогают ученым

    Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки. Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы Нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях. Под катом ― о том, как AI4Science выглядит сегодня, почему всю науку нельзя отдать на откуп LLM и в какой форме они наиболее полезны.

    habr.com/ru/articles/954612/

    #open_source #github #automl #искусственный_интеллект #университет_итмо #итмо #llm #наука #химия

  6. Как LLM помогают ученым

    Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки. Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы Нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях. Под катом ― о том, как AI4Science выглядит сегодня, почему всю науку нельзя отдать на откуп LLM и в какой форме они наиболее полезны.

    habr.com/ru/articles/954612/

    #open_source #github #automl #искусственный_интеллект #университет_итмо #итмо #llm #наука #химия

  7. Как LLM помогают ученым

    Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки. Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы Нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях. Под катом ― о том, как AI4Science выглядит сегодня, почему всю науку нельзя отдать на откуп LLM и в какой форме они наиболее полезны.

    habr.com/ru/articles/954612/

    #open_source #github #automl #искусственный_интеллект #университет_итмо #итмо #llm #наука #химия

  8. Как LLM помогают ученым

    Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки. Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы Нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях. Под катом ― о том, как AI4Science выглядит сегодня, почему всю науку нельзя отдать на откуп LLM и в какой форме они наиболее полезны.

    habr.com/ru/articles/954612/

    #open_source #github #automl #искусственный_интеллект #университет_итмо #итмо #llm #наука #химия

  9. OSA: ИИ-помощник для разработчиков научного open source кода

    Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя. Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Кейс #итмо #университет_итмо #наука #сезон_open_source

  10. OSA: ИИ-помощник для разработчиков научного open source кода

    Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя. Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Кейс #итмо #университет_итмо #наука #сезон_open_source

  11. OSA: ИИ-помощник для разработчиков научного open source кода

    Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя. Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Кейс #итмо #университет_итмо #наука #сезон_open_source

  12. OSA: ИИ-помощник для разработчиков научного open source кода

    Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя. Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Кейс #итмо #университет_итмо #наука #сезон_open_source

  13. Разгружаем ученых: история разработки одного мультиагентного ИИ-ассистента для химиков

    Современная наука генерирует большие объемы данных, доступны значительные вычислительные мощности, но парадоксальным образом скорость научных открытий не растет пропорционально этим ресурсам. Основное ограничение ― человеческий ресурс. Количество высококвалифицированных научных сотрудников сильно отстает от масштаба исследований, которые технически можно проводить. Развитие искусственного интеллекта для науки пытается охватить полный цикл проведения научных исследований ― от формулировки новых исследовательских гипотез до реализации всех этапов их проверки. Возможность генерации новых научных идей и постановки гипотез звучит многообещающе, хотя пока сама по себе остается скорее научной гипотезой, которая требует исследования и проверки. Тем не менее, создание ИИ, который помогает ученым в повседневных задачах, уже становится реальностью. Мы в исследовательском центре « Сильный искусственный интеллект в промышленности » ИТМО решили проверить это на собственном опыте и занялись разработкой ИИ-ассистента ученого-химика, который позволит с использованием различных вычислительных инструментов и data-driven методов быстро и эффективно решать задачи, требующие построения цепочек рассуждений. В основе нашей разработки ― большие языковые модели. Но мы не ограничивались ими и пошли по пути создания мультиагентной системы, которая значительно эффективнее универсальных языковых моделей при решении специализированных химических задач. Рассказываем, что у нас получилось.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #искусственный_интеллект #программирование #мультиагентные_системы #ииассистенты #химия #большие_языковые_модели #наука #итмо #университет_итмо

  14. Разгружаем ученых: история разработки одного мультиагентного ИИ-ассистента для химиков

    Современная наука генерирует большие объемы данных, доступны значительные вычислительные мощности, но парадоксальным образом скорость научных открытий не растет пропорционально этим ресурсам. Основное ограничение ― человеческий ресурс. Количество высококвалифицированных научных сотрудников сильно отстает от масштаба исследований, которые технически можно проводить. Развитие искусственного интеллекта для науки пытается охватить полный цикл проведения научных исследований ― от формулировки новых исследовательских гипотез до реализации всех этапов их проверки. Возможность генерации новых научных идей и постановки гипотез звучит многообещающе, хотя пока сама по себе остается скорее научной гипотезой, которая требует исследования и проверки. Тем не менее, создание ИИ, который помогает ученым в повседневных задачах, уже становится реальностью. Мы в исследовательском центре « Сильный искусственный интеллект в промышленности » ИТМО решили проверить это на собственном опыте и занялись разработкой ИИ-ассистента ученого-химика, который позволит с использованием различных вычислительных инструментов и data-driven методов быстро и эффективно решать задачи, требующие построения цепочек рассуждений. В основе нашей разработки ― большие языковые модели. Но мы не ограничивались ими и пошли по пути создания мультиагентной системы, которая значительно эффективнее универсальных языковых моделей при решении специализированных химических задач. Рассказываем, что у нас получилось.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #искусственный_интеллект #программирование #мультиагентные_системы #ииассистенты #химия #большие_языковые_модели #наука #итмо #университет_итмо

  15. Разгружаем ученых: история разработки одного мультиагентного ИИ-ассистента для химиков

    Современная наука генерирует большие объемы данных, доступны значительные вычислительные мощности, но парадоксальным образом скорость научных открытий не растет пропорционально этим ресурсам. Основное ограничение ― человеческий ресурс. Количество высококвалифицированных научных сотрудников сильно отстает от масштаба исследований, которые технически можно проводить. Развитие искусственного интеллекта для науки пытается охватить полный цикл проведения научных исследований ― от формулировки новых исследовательских гипотез до реализации всех этапов их проверки. Возможность генерации новых научных идей и постановки гипотез звучит многообещающе, хотя пока сама по себе остается скорее научной гипотезой, которая требует исследования и проверки. Тем не менее, создание ИИ, который помогает ученым в повседневных задачах, уже становится реальностью. Мы в исследовательском центре « Сильный искусственный интеллект в промышленности » ИТМО решили проверить это на собственном опыте и занялись разработкой ИИ-ассистента ученого-химика, который позволит с использованием различных вычислительных инструментов и data-driven методов быстро и эффективно решать задачи, требующие построения цепочек рассуждений. В основе нашей разработки ― большие языковые модели. Но мы не ограничивались ими и пошли по пути создания мультиагентной системы, которая значительно эффективнее универсальных языковых моделей при решении специализированных химических задач. Рассказываем, что у нас получилось.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #искусственный_интеллект #программирование #мультиагентные_системы #ииассистенты #химия #большие_языковые_модели #наука #итмо #университет_итмо

  16. Разгружаем ученых: история разработки одного мультиагентного ИИ-ассистента для химиков

    Современная наука генерирует большие объемы данных, доступны значительные вычислительные мощности, но парадоксальным образом скорость научных открытий не растет пропорционально этим ресурсам. Основное ограничение ― человеческий ресурс. Количество высококвалифицированных научных сотрудников сильно отстает от масштаба исследований, которые технически можно проводить. Развитие искусственного интеллекта для науки пытается охватить полный цикл проведения научных исследований ― от формулировки новых исследовательских гипотез до реализации всех этапов их проверки. Возможность генерации новых научных идей и постановки гипотез звучит многообещающе, хотя пока сама по себе остается скорее научной гипотезой, которая требует исследования и проверки. Тем не менее, создание ИИ, который помогает ученым в повседневных задачах, уже становится реальностью. Мы в исследовательском центре « Сильный искусственный интеллект в промышленности » ИТМО решили проверить это на собственном опыте и занялись разработкой ИИ-ассистента ученого-химика, который позволит с использованием различных вычислительных инструментов и data-driven методов быстро и эффективно решать задачи, требующие построения цепочек рассуждений. В основе нашей разработки ― большие языковые модели. Но мы не ограничивались ими и пошли по пути создания мультиагентной системы, которая значительно эффективнее универсальных языковых моделей при решении специализированных химических задач. Рассказываем, что у нас получилось.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #искусственный_интеллект #программирование #мультиагентные_системы #ииассистенты #химия #большие_языковые_модели #наука #итмо #университет_итмо

  17. Как мы применили генеративный дизайн к динамическим системам

    Существующие методы генеративного дизайна позволяют оптимизировать различные параметры деталей для производства, например массу ― многие из вас наверняка видели подобные рендеры в Autocad. В областях, где на деталь воздействует повышенная нагрузка, материала больше, в других ― меньше, и с помощью генеративного дизайна к удачной конструкции можно прийти за несколько часов, а не за недели. Мы решили проверить, можно ли применить методы генеративного дизайна для динамических, а не статических систем, чтобы автоматизировать процесс создания роботизированных устройств захвата. Наш проект стал логичным продолжением исследовательской работы нашего коллеги, в которой рассматривалась оптимизация рычажных механизмов. Работа показала, что формализовать задачу вполне возможно. Мы проверили это, используя для выбора оптимальной имитационной модели алгоритм MCTS. Подробности ― под катом.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #динамические_системы #генеративный_дизайн #autocad #mcts #искусственный_интеллект #робототехника #итмо #университет_итмо #инженерия

  18. Как мы применили генеративный дизайн к динамическим системам

    Существующие методы генеративного дизайна позволяют оптимизировать различные параметры деталей для производства, например массу ― многие из вас наверняка видели подобные рендеры в Autocad. В областях, где на деталь воздействует повышенная нагрузка, материала больше, в других ― меньше, и с помощью генеративного дизайна к удачной конструкции можно прийти за несколько часов, а не за недели. Мы решили проверить, можно ли применить методы генеративного дизайна для динамических, а не статических систем, чтобы автоматизировать процесс создания роботизированных устройств захвата. Наш проект стал логичным продолжением исследовательской работы нашего коллеги, в которой рассматривалась оптимизация рычажных механизмов. Работа показала, что формализовать задачу вполне возможно. Мы проверили это, используя для выбора оптимальной имитационной модели алгоритм MCTS. Подробности ― под катом.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #динамические_системы #генеративный_дизайн #autocad #mcts #искусственный_интеллект #робототехника #итмо #университет_итмо #инженерия

  19. Как мы применили генеративный дизайн к динамическим системам

    Существующие методы генеративного дизайна позволяют оптимизировать различные параметры деталей для производства, например массу ― многие из вас наверняка видели подобные рендеры в Autocad. В областях, где на деталь воздействует повышенная нагрузка, материала больше, в других ― меньше, и с помощью генеративного дизайна к удачной конструкции можно прийти за несколько часов, а не за недели. Мы решили проверить, можно ли применить методы генеративного дизайна для динамических, а не статических систем, чтобы автоматизировать процесс создания роботизированных устройств захвата. Наш проект стал логичным продолжением исследовательской работы нашего коллеги, в которой рассматривалась оптимизация рычажных механизмов. Работа показала, что формализовать задачу вполне возможно. Мы проверили это, используя для выбора оптимальной имитационной модели алгоритм MCTS. Подробности ― под катом.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #динамические_системы #генеративный_дизайн #autocad #mcts #искусственный_интеллект #робототехника #итмо #университет_итмо #инженерия

  20. Как мы применили генеративный дизайн к динамическим системам

    Существующие методы генеративного дизайна позволяют оптимизировать различные параметры деталей для производства, например массу ― многие из вас наверняка видели подобные рендеры в Autocad. В областях, где на деталь воздействует повышенная нагрузка, материала больше, в других ― меньше, и с помощью генеративного дизайна к удачной конструкции можно прийти за несколько часов, а не за недели. Мы решили проверить, можно ли применить методы генеративного дизайна для динамических, а не статических систем, чтобы автоматизировать процесс создания роботизированных устройств захвата. Наш проект стал логичным продолжением исследовательской работы нашего коллеги, в которой рассматривалась оптимизация рычажных механизмов. Работа показала, что формализовать задачу вполне возможно. Мы проверили это, используя для выбора оптимальной имитационной модели алгоритм MCTS. Подробности ― под катом.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #динамические_системы #генеративный_дизайн #autocad #mcts #искусственный_интеллект #робототехника #итмо #университет_итмо #инженерия

  21. Хоук ― трекер ошибок в ПО на замену Sentry

    Всем привет. Меня зовут Петр, я основатель клуба веб-разработки CodeX. Клуб зародился в ИТМО и сейчас состоит из выпускников и студентов разных университетов. Речь пойдет об одном из наших open source инструментов ― трекере ошибок Хоук . Его релиз состоялся в непростой момент — 22 февраля 2022 года. Вскоре платежная система оказалась недееспособна, и глобальная экспансия провалилась. Но в этом году Хоук снова расправил крылья — сервис пришел на замену мастодонтам, заблокировавшим всех российских пользователей. Расскажу, как мы его развиваем.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #университет_итмо #codex #hawk #поиск_ошибок_в_коде #sentry #sdk

  22. Хоук ― трекер ошибок в ПО на замену Sentry

    Всем привет. Меня зовут Петр, я основатель клуба веб-разработки CodeX. Клуб зародился в ИТМО и сейчас состоит из выпускников и студентов разных университетов. Речь пойдет об одном из наших open source инструментов ― трекере ошибок Хоук . Его релиз состоялся в непростой момент — 22 февраля 2022 года. Вскоре платежная система оказалась недееспособна, и глобальная экспансия провалилась. Но в этом году Хоук снова расправил крылья — сервис пришел на замену мастодонтам, заблокировавшим всех российских пользователей. Расскажу, как мы его развиваем.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #университет_итмо #codex #hawk #поиск_ошибок_в_коде #sentry #sdk

  23. Хоук ― трекер ошибок в ПО на замену Sentry

    Всем привет. Меня зовут Петр, я основатель клуба веб-разработки CodeX. Клуб зародился в ИТМО и сейчас состоит из выпускников и студентов разных университетов. Речь пойдет об одном из наших open source инструментов ― трекере ошибок Хоук . Его релиз состоялся в непростой момент — 22 февраля 2022 года. Вскоре платежная система оказалась недееспособна, и глобальная экспансия провалилась. Но в этом году Хоук снова расправил крылья — сервис пришел на замену мастодонтам, заблокировавшим всех российских пользователей. Расскажу, как мы его развиваем.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #университет_итмо #codex #hawk #поиск_ошибок_в_коде #sentry #sdk

  24. Хоук ― трекер ошибок в ПО на замену Sentry

    Всем привет. Меня зовут Петр, я основатель клуба веб-разработки CodeX. Клуб зародился в ИТМО и сейчас состоит из выпускников и студентов разных университетов. Речь пойдет об одном из наших open source инструментов ― трекере ошибок Хоук . Его релиз состоялся в непростой момент — 22 февраля 2022 года. Вскоре платежная система оказалась недееспособна, и глобальная экспансия провалилась. Но в этом году Хоук снова расправил крылья — сервис пришел на замену мастодонтам, заблокировавшим всех российских пользователей. Расскажу, как мы его развиваем.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #университет_итмо #codex #hawk #поиск_ошибок_в_коде #sentry #sdk

  25. Исследование опенсорс-инструментов в области ML/Data от ИТМО: выводы и инсайты

    Новые инструменты в области ML/Data меняют правила в опенсорсе ― позволяют создавать решения быстрее и дешевле и это трансформирует существующие практики. Мы в центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО задались вопросом: куда мы уже пришли и как эта отрасль изменится в ближайшие годы. А чтобы на него ответить, провели масштабное аналитическое исследование open source ― посмотрели как разработки крупных компаний, так и университетов, поговорили с экспертами рынка и проанализировали выложенный на GitHub код. На Хабре уже выходила новость с перечнем основных игроков и некоторыми результатами. В этой статье ― более подробные выводы и инсайты от экспертов ― как тех, что уже участвовали в исходном исследовании, так и тех, кто решил прокомментировать результаты уже после публикации.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #open_source #github #catboost #университет_итмо #искусственный_интеллект #data_science #machine_learning #исследования_и_прогнозы_в_it #машинное_обучение

  26. Исследование опенсорс-инструментов в области ML/Data от ИТМО: выводы и инсайты

    Новые инструменты в области ML/Data меняют правила в опенсорсе ― позволяют создавать решения быстрее и дешевле и это трансформирует существующие практики. Мы в центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО задались вопросом: куда мы уже пришли и как эта отрасль изменится в ближайшие годы. А чтобы на него ответить, провели масштабное аналитическое исследование open source ― посмотрели как разработки крупных компаний, так и университетов, поговорили с экспертами рынка и проанализировали выложенный на GitHub код. На Хабре уже выходила новость с перечнем основных игроков и некоторыми результатами. В этой статье ― более подробные выводы и инсайты от экспертов ― как тех, что уже участвовали в исходном исследовании, так и тех, кто решил прокомментировать результаты уже после публикации.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #open_source #github #catboost #университет_итмо #искусственный_интеллект #data_science #machine_learning #исследования_и_прогнозы_в_it #машинное_обучение

  27. Исследование опенсорс-инструментов в области ML/Data от ИТМО: выводы и инсайты

    Новые инструменты в области ML/Data меняют правила в опенсорсе ― позволяют создавать решения быстрее и дешевле и это трансформирует существующие практики. Мы в центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО задались вопросом: куда мы уже пришли и как эта отрасль изменится в ближайшие годы. А чтобы на него ответить, провели масштабное аналитическое исследование open source ― посмотрели как разработки крупных компаний, так и университетов, поговорили с экспертами рынка и проанализировали выложенный на GitHub код. На Хабре уже выходила новость с перечнем основных игроков и некоторыми результатами. В этой статье ― более подробные выводы и инсайты от экспертов ― как тех, что уже участвовали в исходном исследовании, так и тех, кто решил прокомментировать результаты уже после публикации.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #open_source #github #catboost #университет_итмо #искусственный_интеллект #data_science #machine_learning #исследования_и_прогнозы_в_it #машинное_обучение

  28. Исследование опенсорс-инструментов в области ML/Data от ИТМО: выводы и инсайты

    Новые инструменты в области ML/Data меняют правила в опенсорсе ― позволяют создавать решения быстрее и дешевле и это трансформирует существующие практики. Мы в центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО задались вопросом: куда мы уже пришли и как эта отрасль изменится в ближайшие годы. А чтобы на него ответить, провели масштабное аналитическое исследование open source ― посмотрели как разработки крупных компаний, так и университетов, поговорили с экспертами рынка и проанализировали выложенный на GitHub код. На Хабре уже выходила новость с перечнем основных игроков и некоторыми результатами. В этой статье ― более подробные выводы и инсайты от экспертов ― как тех, что уже участвовали в исходном исследовании, так и тех, кто решил прокомментировать результаты уже после публикации.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #open_source #github #catboost #университет_итмо #искусственный_интеллект #data_science #machine_learning #исследования_и_прогнозы_в_it #машинное_обучение

  29. Как мы развиваем библиотеку для анализа данных с помощью байесовских сетей

    Наши коллеги из Центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Лаборатории композитного ИИ ИТМО разрабатывают открытый фреймворк для разностороннего анализа данных при помощи байесовских сетей. Он пригодится прикладным специалистам, которые сталкиваются с задачами анализа и нуждаются в интерпретируемости используемых моделей. В этой статье рассказываем об идее и о том, кто занимается ее реализацией.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #итмо #университет_итмо #байесовские_сети #open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение #библиотеки

  30. Как мы развиваем библиотеку для анализа данных с помощью байесовских сетей

    Наши коллеги из Центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Лаборатории композитного ИИ ИТМО разрабатывают открытый фреймворк для разностороннего анализа данных при помощи байесовских сетей. Он пригодится прикладным специалистам, которые сталкиваются с задачами анализа и нуждаются в интерпретируемости используемых моделей. В этой статье рассказываем об идее и о том, кто занимается ее реализацией.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #итмо #университет_итмо #байесовские_сети #open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение #библиотеки

  31. Как мы развиваем библиотеку для анализа данных с помощью байесовских сетей

    Наши коллеги из Центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Лаборатории композитного ИИ ИТМО разрабатывают открытый фреймворк для разностороннего анализа данных при помощи байесовских сетей. Он пригодится прикладным специалистам, которые сталкиваются с задачами анализа и нуждаются в интерпретируемости используемых моделей. В этой статье рассказываем об идее и о том, кто занимается ее реализацией.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #итмо #университет_итмо #байесовские_сети #open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение #библиотеки

  32. Корпоративная магистратура ИТМО и Яндекса: как всё устроено

    Корпоративная магистратура Яндекса работает в ИТМО уже второй год. Конечная цель программы ― еще на этапе обучения дать практический опыт, необходимый для работы в коммерческой разработке. Магистранты программы решают не абстрактные задания из учебника, а реализуют проекты, которые потом попадают на прод в проектах Яндекса ― в том числе в Open Source. В статье рассказываем, как всё устроено и над чем работают студенты.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #divkit #опенсорс_яндекса #bdui #магистратура #университет_итмо #университеты #svg #framework

  33. Корпоративная магистратура ИТМО и Яндекса: как всё устроено

    Корпоративная магистратура Яндекса работает в ИТМО уже второй год. Конечная цель программы ― еще на этапе обучения дать практический опыт, необходимый для работы в коммерческой разработке. Магистранты программы решают не абстрактные задания из учебника, а реализуют проекты, которые потом попадают на прод в проектах Яндекса ― в том числе в Open Source. В статье рассказываем, как всё устроено и над чем работают студенты.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #divkit #опенсорс_яндекса #bdui #магистратура #университет_итмо #университеты #svg #framework

  34. Корпоративная магистратура ИТМО и Яндекса: как всё устроено

    Корпоративная магистратура Яндекса работает в ИТМО уже второй год. Конечная цель программы ― еще на этапе обучения дать практический опыт, необходимый для работы в коммерческой разработке. Магистранты программы решают не абстрактные задания из учебника, а реализуют проекты, которые потом попадают на прод в проектах Яндекса ― в том числе в Open Source. В статье рассказываем, как всё устроено и над чем работают студенты.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #divkit #опенсорс_яндекса #bdui #магистратура #университет_итмо #университеты #svg #framework

  35. Поступление в магистратуру: как не сдавать вступительные экзамены

    Ежегодно Институтом статистических исследований выпускается сборник «Образование в цифрах: 20XX» , в котором довольно часто всплывают интересные закономерности. На начало 2022/23 учебного года, по программам бакалавриата обучались 2776.3 тыс. человек, специалитета – 824.0 тыс. человек, магистратуры – 529.7 тыс. человек (67.2%, 20.0%, 12.8% от общей численности студентов соответственно). Очевидно, что общая статистика по всем годам обучения говорит о том, что далеко не все после бакалавриата идут получать степень магистра. На это есть разные причины, но всё же в данной статье я постараюсь облегчить жизнь тем, кто планирует поступать в ближайшие годы или боится вносить изменения, но имеет желание. Вполне возможно, что ранее вы и не рассматривали магистратуру, но на данный момент находитесь в процессе покупки курсов для смены работы, в таком случае у вас появится дополнительный вариант бесплатного образования с удобной для вас формой обучения. Таким образом, в этой статье мы посмотрим простые и наглядные способы поступить в магистратуру без вступительных экзаменов.

    habr.com/ru/articles/814695/

    #образование #магистратура #университет_итмо #учеба_в_it

  36. Поступление в магистратуру: как не сдавать вступительные экзамены

    Ежегодно Институтом статистических исследований выпускается сборник «Образование в цифрах: 20XX» , в котором довольно часто всплывают интересные закономерности. На начало 2022/23 учебного года, по программам бакалавриата обучались 2776.3 тыс. человек, специалитета – 824.0 тыс. человек, магистратуры – 529.7 тыс. человек (67.2%, 20.0%, 12.8% от общей численности студентов соответственно). Очевидно, что общая статистика по всем годам обучения говорит о том, что далеко не все после бакалавриата идут получать степень магистра. На это есть разные причины, но всё же в данной статье я постараюсь облегчить жизнь тем, кто планирует поступать в ближайшие годы или боится вносить изменения, но имеет желание. Вполне возможно, что ранее вы и не рассматривали магистратуру, но на данный момент находитесь в процессе покупки курсов для смены работы, в таком случае у вас появится дополнительный вариант бесплатного образования с удобной для вас формой обучения. Таким образом, в этой статье мы посмотрим простые и наглядные способы поступить в магистратуру без вступительных экзаменов.

    habr.com/ru/articles/814695/

    #образование #магистратура #университет_итмо #учеба_в_it

  37. Поступление в магистратуру: как не сдавать вступительные экзамены

    Ежегодно Институтом статистических исследований выпускается сборник «Образование в цифрах: 20XX» , в котором довольно часто всплывают интересные закономерности. На начало 2022/23 учебного года, по программам бакалавриата обучались 2776.3 тыс. человек, специалитета – 824.0 тыс. человек, магистратуры – 529.7 тыс. человек (67.2%, 20.0%, 12.8% от общей численности студентов соответственно). Очевидно, что общая статистика по всем годам обучения говорит о том, что далеко не все после бакалавриата идут получать степень магистра. На это есть разные причины, но всё же в данной статье я постараюсь облегчить жизнь тем, кто планирует поступать в ближайшие годы или боится вносить изменения, но имеет желание. Вполне возможно, что ранее вы и не рассматривали магистратуру, но на данный момент находитесь в процессе покупки курсов для смены работы, в таком случае у вас появится дополнительный вариант бесплатного образования с удобной для вас формой обучения. Таким образом, в этой статье мы посмотрим простые и наглядные способы поступить в магистратуру без вступительных экзаменов.

    habr.com/ru/articles/814695/

    #образование #магистратура #университет_итмо #учеба_в_it

  38. Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта

    Привет, Хабр! Это исследователи из NSS Lab ИТМО и создатели сообщества ITMO.OpenSource . Мы считаем, что важно делать не просто науку, а открытую науку, результатами которой можно легко воспользоваться. Поэтому пишем об открытом коде, проводим митапы «Scientific Open Source» и разрабатываем научные решения с открытым кодом. Эта статья написана на материале исследования, которое мы презентовали на последнем митапе. В ней поговорим об открытом научном коде, посмотрим, как с ним обстоят дела в разных организациях, и поделимся подборкой репозиториев, которые могут решать различные научные задачи.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Университет_ИТМО #open_source #машинное_обучение

  39. Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта

    Привет, Хабр! Это исследователи из NSS Lab ИТМО и создатели сообщества ITMO.OpenSource . Мы считаем, что важно делать не просто науку, а открытую науку, результатами которой можно легко воспользоваться. Поэтому пишем об открытом коде, проводим митапы «Scientific Open Source» и разрабатываем научные решения с открытым кодом. Эта статья написана на материале исследования, которое мы презентовали на последнем митапе. В ней поговорим об открытом научном коде, посмотрим, как с ним обстоят дела в разных организациях, и поделимся подборкой репозиториев, которые могут решать различные научные задачи.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Университет_ИТМО #open_source #машинное_обучение

  40. Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта

    Привет, Хабр! Это исследователи из NSS Lab ИТМО и создатели сообщества ITMO.OpenSource . Мы считаем, что важно делать не просто науку, а открытую науку, результатами которой можно легко воспользоваться. Поэтому пишем об открытом коде, проводим митапы «Scientific Open Source» и разрабатываем научные решения с открытым кодом. Эта статья написана на материале исследования, которое мы презентовали на последнем митапе. В ней поговорим об открытом научном коде, посмотрим, как с ним обстоят дела в разных организациях, и поделимся подборкой репозиториев, которые могут решать различные научные задачи.

    habr.com/ru/companies/spbifmo/

    #Университет_ИТМО #open_source #машинное_обучение