big-data

Хранилища признаков: полный гид

Хранилища признаков стали неотъемлемой частью инфраструктуры ИИ, помогая управлять данными для моделей машинного обучения. Статья разбирает их историю от Uber до облачных сервисов, примеры работы и популярные инструменты вроде Feast и Tecton. Они решают проблемы согласованности данных, повторного использования и масштабирования.

6 мин

16 февраля 2026 г.

Почему SMOTE используют неправильно

SMOTE помогает справляться с дисбалансом классов в машинном обучении, генерируя синтетические примеры для редких классов. Многие допускают ошибки вроде применения метода до разделения данных или чрезмерной балансировки. Правильный подход через Pipeline в Python и фокус на релевантных метриках обеспечивает надежные модели.

6 мин

11 февраля 2026 г.

Databricks: SaaS не умрёт, но ИИ его обнулит

Databricks достигла годовой выручки $5,4 млрд с сильным вкладом ИИ-продуктов и закрыла раунд на $5 млрд при оценке $134 млрд. CEO Али Годси уверен: ИИ не убьёт SaaS, но сделает интерфейсы невидимыми, открыв путь агентам и новым конкурентам вроде Lakebase.

10 февраля 2026 г.

Советы по Claude Code для data science

Claude Code ускоряет data science: от очистки данных и визуализации до прототипов моделей на pandas, matplotlib и scikit-learn. Статья разбирает ключевые приемы взаимодействия — от ссылок на файлы через @ до Plan Mode и расширенного мышления. Примеры промтов и кода помогут сразу применить советы на практике.

6 мин

ИИ и XRP: анализ на ETF-рынках

ИИ помогает разбирать сложность ETF-рынков для XRP, отслеживая потоки капитала и ротацию, но не объясняет мотивы или регуляторные сюрпризы. Он даёт снимок условий, где ликвидность возвращается осторожно, а цена отражает институциональные решения. Человеческий анализ дополняет ИИ для лучших выводов.

AI Expo 2026: Второй день о запуске ИИ в производство

Второй день AI Expo 2026 в Лондоне сосредоточился на переходе ИИ от экспериментов к промышленному использованию. Участники обсудили роль качества данных, вызовы масштабирования в регулируемых отраслях, изменения в разработке и подготовку сотрудников. Успех зависит от инфраструктуры, мониторинга и обучения.

3 мин

5 февраля 2026 г.

Anthropic сотрудничает с институтами по ИИ в биологии

Anthropic объединяется с Allen Institute и HHMI, чтобы разработать ИИ-агентов для биологических исследований и преодолеть проблему обработки данных. Новые системы ускорят анализ и усилят работу ученых. Это шаг в расширении ИИ-применений в науке на фоне аналогичных проектов OpenAI.

1 мин

4 февраля 2026 г.

Фреймворк Infosys для внедрения ИИ в бизнес

Infosys предлагает фреймворк для внедрения ИИ через Topaz Fabric, охватывающий шесть сфер от стратегии до доверия. Компания работает с 90% топ-клиентов и ведет тысячи проектов. Руководителям полезны советы по данным, процессам, legacy и управлению для успешного запуска.

18 февраля 2026 г.

12 библиотек Python для 2026 года

Python продолжает эволюционировать, и в 2026 году стоит обратить внимание на 12 библиотек, набравших обороты в 2025-м. Они упрощают работу с данными, ИИ-агентами, анализом кода и синтетическими данными. Большинство проектов открыты и уже собрали тысячи звёзд на GitHub.

13 февраля 2026 г.

ИИ-агенты в медицине: 450 млрд долларов к 2028

ИИ-агенты революционизируют маркетинг в life sciences, обещая 450 млрд долларов ценности к 2028 году за счет автоматизации и персонализации. Они решают проблему изолированных данных, помогая продавцам эффективно работать со специалистами. Успех возможен только при подготовке данных и учете регуляций.

10 февраля 2026 г.

Экс-гуглеры создают инфраструктуру для видеоанализа

Бывшие сотрудники Google основали InfiniMind, чтобы превращать огромные архивы видео в полезные данные для бизнеса. Стартап привлек $5,8 млн инвестиций и запускает продукты вроде TV Pulse и DeepFrame для анализа контента. Технологии позволяют отвечать на сложные вопросы о видео, включая сюжеты и причинно-следственные связи.

5 мин

7 трюков Python EDA для поиска ошибок данных

Семь практичных приемов на Python помогают в exploratory data analysis находить пропуски, выбросы, дубликаты и другие дефекты данных. На примере датасета сотрудников с искусственными ошибками показаны тепловые карты, IQR, лог-трансформы и корреляции. Методы сохраняют все детали и готовы к использованию в коде.

5 мин

Графовые БД в RAG: пошаговая интеграция

Графовые базы данных усиливают RAG-системы, добавляя понимание связей между данными для сложных запросов и многошагового вывода. Гибридный подход сочетает векторный поиск с графовым обходом, а пошаговое внедрение охватывает подготовку данных, схему, индексацию и оркестрацию. Важны безопасность, управление и compliance для продакшена.

18 мин

7 февраля 2026 г.

AI Expo 2026: Агентные системы и данные

Первый день AI Expo 2026 обсудил переход к агентным ИИ-системам, подчеркнув роль управления данными и инфраструктуры. Эксперты из Citi, SAP и других компаний рассказали о вызовах качества данных, безопасности и наблюдаемости. Для успеха нужны надежные данные, сети и человеческая готовность.

4 февраля 2026 г.