Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Специалисты по данным полагаются на семь ключевых ИИ-инструментов, которые ускоряют работу с кодом, текстами и анализом. От Grammarly для улучшения контента до llama.cpp для локальных моделей — каждый инструмент решает конкретные задачи. Эти помощники не заменяют, а усиливают профессиональные навыки, делая процессы эффективнее.
DataCamp предлагает доступ к курсам по SQL, Python и ИИ с практическими проектами и сертификатами. Траектории развития помогают освоить навыки от базового уровня до создания ИИ-приложений. Это шанс набраться опыта на реальных данных и подтвердить знания сертификатами для карьеры в аналитике.
Эмпирическое разложение мод (EMD) позволяет разделять сложные сигналы на чистые колебательные компоненты без жестких предположений. Метод извлекает внутренние функции мод (IMF) прямо из данных, что полезно для анализа временных рядов в финансах, медицине и нейронауках. В статье разбирают алгоритм, примеры кода и ограничения EMD.
Визуализация на естественном языке (NLV) революционизирует анализ данных, позволяя общаться с ними как с собеседником, подобно компьютеру в 'Звездном пути'. Статья разбирает механизмы V-NLI, их эволюцию с LLM, примеры применения и вызовы, такие как неоднозначность и доверие. Будущее — в гибридных системах, усиливающих аналитиков как стратегических партнеров.
Function Health привлекла 298 миллионов долларов в раунде Series B при оценке 2,5 миллиарда долларов, чтобы развивать платформу для мониторинга здоровья с использованием ИИ. Компания запустила Medical Intelligence Lab для создания персонализированных рекомендаций на основе данных пользователей. Платформа обеспечивает конфиденциальность данных и интегрирует лабораторные тесты с диагностикой.
Статья описывает роль сетей в реализации ИИ на примере турнира Райдер Кап 2025, где HPE развернула инфраструктуру для реального времени аналитики. Обсуждаются вызовы подготовки сетей к выводу ИИ, включая низкую задержку и масштабируемость, а также тенденции к edge-вычислениям и AIOps для самоуправляемых сетей. Это подчеркивает, как надежные сети становятся ключом к успешному внедрению ИИ в различных отраслях.
Компании часто применяют большие языковые модели к неподходящим задачам, что приводит к неудачам 95% пилотных проектов по генеративному ИИ. Статья объясняет ограничения LLM в работе со структурированными данными и представляет реляционную базовую модель как альтернативу для точных предсказаний. Также описаны отраслевые подходы и уроки разработки.
Статья исследует, всегда ли увеличение объема данных улучшает производительность моделей машинного обучения. На примере датасета UCI Irvine анализируются эффекты добавления образцов и характеристик, показывая, что качество данных критично для обобщения. Подчеркивается необходимость экспериментов и валидации для стратегического подхода к сбору информации.
Palo Alto Networks приобретает платформу мониторинга Chronosphere за 3,35 миллиарда долларов, чтобы усилить свои решения для ИИ-эпохи. Объединение с Cortex AgentiX позволит перейти от пассивного наблюдения к автономной коррекции проблем в реальном времени. Chronosphere уже используется ведущими ИИ-компаниями и признана лидером в отчете Gartner 2025 года.
С помощью Bag of Words можно быстро подключить большую языковую модель к SQL-базам и создать ИИ-аналитика для ответов на бизнес-вопросы. Статья описывает шаги развертывания, включая подготовку данных, тестирование и масштабирование, а также типичные вызовы. Это упрощает интеграцию без лишнего кода и помогает получать надежные insights.
Руководство демонстрирует создание рекомендательной системы на основе графов с использованием EDG для управления таксономией и Neo4j для хранения данных. Описываются шаги по интеграции, импорту таксономии STEM, загрузке статей и построению запросов для рекомендаций. Подход позволяет выводить связи автоматически и легко корректировать структуру без перемаркировки данных.
Индийская компания TCS привлекла 1 миллиард долларов от TPG для проекта HyperVault по строительству AI-датacentров стоимостью 2 миллиарда долларов. Инициатива направлена на устранение дефицита вычислительных ресурсов в стране, где генерируется 20% мировых данных, но мощности дата-центров составляют лишь 3%. Несмотря на вызовы с водой, энергией и землей, Индия привлекает инвестиции от Microsoft, Google и Amazon на сумму свыше 32 миллиардов долларов.
Отчёт Gartner «Как разработать стратегию данных и аналитики, ориентированную на бизнес» описывает рамки и подходы, отличающие успешных лидеров в этой области. Материал фокусируется на интеграции данных, аналитики и ИИ с бизнес-целями, включая модель DASOM и стратегии для устойчивости. Исследование предоставляет практические рекомендации по позиционированию данных как ключевой бизнес-функции и вовлечению стейкхолдеров.
В подборке представлены пять бесплатных книг, которые охватывают ключевые аспекты data science от теоретических основ до практических применений. Каждое издание фокусируется на важных темах, таких как статистика, машинное обучение и анализ данных, с использованием инструментов вроде Python и R. Эти ресурсы помогут специалистам укрепить профессиональные навыки и понять полную картину дисциплины.
UPMC и Penguin Ai заключили партнерство для разработки ИИ-моделей на основе медицинских данных, фокусируясь на платформе Ahavi для ускорения исследований. Проект включает приложения вроде Patient 360 и Enhanced Prior Authorization, направленные на упрощение работы врачей. Это сотрудничество может стать поворотным моментом, но требует строгого внимания к приватности и прозрачности.
Компания Databricks обсуждает новый раунд инвестиций с оценкой свыше 130 миллиардов долларов, что на 30 процентов выше предыдущей. Средства из августовского раунда на 1 миллиард долларов направлены на разработку баз данных и платформы для ИИ-агентов. Приобретение Neon за 1 миллиард долларов инициировало волну консолидации в отрасли баз данных.