MLOps

86 публикаций по теме

MLOps

7 приёмов XGBoost для точных предсказаний

Ансамбли XGBoost доминируют на табличных данных благодаря точности и скорости. Семь приёмов на Python улучшают модели: настройка learning_rate с n_estimators, ограничение max_depth, subsample, регуляризация, раннее останавливание, GridSearchCV и scale_pos_weight для дисбаланса. Примеры даны на датасете Breast Cancer из scikit-learn.

4 мин

20 февраля 2026 г.

Статьи

Топ-5 ИИ-инструментов для ревью кода

Разработчики пишут код быстрее благодаря ИИ-ассистентам вроде Copilot и Cursor, но ревью отстает. Обзор пяти инструментов — Graphite, Greptile, Qodo, CodeRabbit и Ellipsis — которые ускоряют проверки и повышают качество. Каждый подходит для разных задач: от workflow-платформ до автофиксов.

5 мин

18 февраля 2026 г.

Статьи

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.

Статьи

Практические MLOps для личного ML-проекта

Статья показывает, как превратить личный ML-проект по анализу зарплат США в продакшен-готовый с MLOps: от структуры и пайплайнов до API, логов и документации. Подход делает работу воспроизводимой и профессиональной. Идеально для портфолио и начинающих.

12 мин

12 февраля 2026 г.

Статьи

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.

Статьи

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.

Новости

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.

Статьи

Rackspace: ключевые уроки операционного ИИ

Rackspace делится опытом операционного ИИ: от автоматизации киберзащиты с RAIDER до агентной модернизации облаков. Компания подчеркивает важность данных, governance и экономии на инференсе. Полезные советы помогут ускорить внедрение ИИ в бизнесе.

4 мин

4 февраля 2026 г.

Новости

Создание готовых к продакшену ИИ-агентов с Agent Development Kit

Google представил Agent Development Kit (ADK) — фреймворк для создания многоагентных ИИ-систем, готовых к продакшену. Он упрощает оркестрацию, интегрируется с Vertex AI, MCP и Cloud Run, разделяя логику от инференса для экономии и масштаба. ADK поддерживает инструменты, состояние, безопасность и мониторинг для enterprise-приложений.

15 мин

19 февраля 2026 г.

Новости

Mistral AI приобретает Koyeb

Mistral AI, французский конкурент OpenAI, приобрела стартап Koyeb, чтобы усилить облачную инфраструктуру. Интеграция технологий поможет с развертыванием моделей на оборудовании клиентов и оптимизацией GPU. Сделка поддерживает европейские амбиции компании в ИИ.

3 мин

17 февраля 2026 г.

Статьи

Создание поисковых приложений Vertex AI: Руководство

Vertex AI Search позволяет создавать продвинутые поисковые приложения с семантическим пониманием и интеграцией ИИ. Руководство разбирает архитектуру, шаги реализации, оптимизацию и лучшие практики для производства. Это открывает возможности для баз знаний, поддержки и e-commerce.

18 мин

13 февраля 2026 г.

Статьи

Наблюдаемость агентного ИИ: основа доверенного ИИ

Наблюдаемость агентного ИИ обеспечивает прозрачность решений автономных систем, отличая управляемую автономию от рисков. Она фиксирует причины действий на уровнях приложения, сессии, решений и инструментов, помогая в масштабировании без потери контроля. Это ключ к доверию, соответствию нормам и быстрому восстановлению в корпоративной среде.

12 мин

11 февраля 2026 г.

Статьи

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

9 февраля 2026 г.

Статьи

Эффективен ли пайплайн машинного обучения?

Эффективность пайплайна определяет скорость прогресса в машинном обучении. Разбираем пять типичных узких мест — от загрузки данных до инференса — и практические способы их фикса. Быстрые итерации дают преимущество над сложными моделями.

9 мин

6 февраля 2026 г.

Статьи

Как стать инженером ИИ в 2026: план самообучения

Подробный план самообучения поможет освоить инженерию ИИ от основ Python до продвинутых агентных систем и LLMOps. Каждый шаг включает ресурсы, проекты и ключевые навыки для построения реального портфолио. Следуя roadmap, можно войти в профессию без степени по ИИ.

15 мин

5 февраля 2026 г.

Статьи

Оркестрация ИИ: за пределами гигантских моделей

Оркестрация ИИ выходит за рамки гигантских моделей, предлагая трехслойную архитектуру с моделями, инструментами и координацией. Паттерны вроде цепочек, RAG и мультиагентов позволяют строить гибкие системы, где роутер решает успех. Это подход для сложных задач, где простая модель не справляется.

11 мин

3 февраля 2026 г.

MLOps

7 приёмов XGBoost для точных предсказаний

Топ-5 ИИ-инструментов для ревью кода

Хранилища признаков: полный гид

Практические MLOps для личного ML-проекта

Почему SMOTE используют неправильно

Графовые БД в RAG: пошаговая интеграция

AI Expo 2026: Второй день о запуске ИИ в производство

Rackspace: ключевые уроки операционного ИИ

Создание готовых к продакшену ИИ-агентов с Agent Development Kit

Mistral AI приобретает Koyeb

Создание поисковых приложений Vertex AI: Руководство

Наблюдаемость агентного ИИ: основа доверенного ИИ

7 трюков Python EDA для поиска ошибок данных

Эффективен ли пайплайн машинного обучения?

Как стать инженером ИИ в 2026: план самообучения

Оркестрация ИИ: за пределами гигантских моделей

Сейчас в тренде

Популярные темы