AI-агент говорит, что всё сделал. А ты уверен? Что нужно знать про оценку +3
Публикации с хабом Data Mining
ClickHouse как DWH: Производительность без боли и ловушки merge-таблиц +6
Теория мертвого 2GIS +441
Поддержка RUTUBE 2.0: как мы научили бота не ломаться на сложных вопросах +10
- Блог компании Rutube
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
- Data Mining
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается +12
Apache Kafka на слое Stage аналитической платформы: зачем, как и грабли на пути +3
Заставляем ботов бесконечно играть в карты. Часть 2 +1
Разведочный анализ данных (EDA) через тематическое моделирование и мягкую кластеризацию +2
LLM-судья: как LLM отсекает правду от лжи?
Концепция построения централизованной аналитики +1
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей +4
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 1: Понимание устаревания +4
Red Teaming для LLM: Полное пошаговое руководство по Red Teaming больших языковых моделей +3
Об OpenAI Deep Research +1
Оценка систем больших языковых моделей (LLM): метрики, проблемы и лучшие практики +1
