Объяснимый ИИ (XAI): методы, которые заставляют модели «объяснять» свои решения Объяснимый искусственный интеллект (XAI, eXplainable Artificial Intelligence) — это совокупность методов и технологий в области машинного обучения, которые позволяют человеку понять, интерпретировать и доверять результатам и решениям, полученным от моделей ИИ, особенно от сложных «черных ящиков», таких как глубокие нейронные сети. Необходимость в XAI возникает […]

Кейс: создание простого ИИ-модератора для комментариев на сайте Задача автоматической модерации пользовательского контента является критически важной для поддержания цивилизованного общения на любом интернет-ресурсе. Ручная модерация масштабируется плохо, требует значительных человеческих ресурсов и не может работать в режиме 24/7. В данном кейсе мы рассмотрим поэтапный процесс создания простого, но эффективного ИИ-модератора для комментариев, используя современные инструменты […]

Как выбрать видеокарту для задач машинного обучения: детальное руководство Выбор видеокарты (GPU) является критически важным решением для любого специалиста в области машинного обучения и искусственного интеллекта. GPU служит основным вычислительным двигателем для обучения нейронных сетей, обработки больших данных и выполнения сложных математических операций. Правильный выбор ускоряет эксперименты, снижает затраты и позволяет работать с более сложными […]

Лучшие open-source библиотеки и фреймворки для ИИ в 2025 году Экосистема open-source инструментов для искусственного интеллекта к 2025 году достигла высокой степени зрелости и специализации. Доминирование нейросетевых подходов, рост мультимодальных моделей и повсеместное внедрение ИИ в production-среды сформировали четкую картину: существует набор проверенных фреймворков общего назначения и множество узкоспециализированных библиотек, решающих конкретные задачи. Выбор инструментария […]

Визуализация данных: первые шаги к пониманию вашей информации Визуализация данных — это процесс преобразования сырых цифр, категорий и метрик в графические форматы, такие как диаграммы, карты и дашборды. Ее основная цель — сделать сложные данные интуитивно понятными, выявить скрытые закономерности, тренды, выбросы и корреляции, которые трудно обнаружить при анализе таблиц. Это не просто украшение отчета, […]

Автоматическое машинное обучение (AutoML): ИИ, который создает ИИ Автоматическое машинное обучение (AutoML) представляет собой совокупность методов, инструментов и библиотек, предназначенных для автоматизации ключевых этапов процесса разработки моделей машинного обучения. Его основная цель — снизить барьер входа для специалистов с ограниченным опытом в data science и значительно ускорить работу экспертов, систематизируя и оптимизируя рутинные, но критически […]

Fine-tuning: как «дообучить» большую модель под свою узкую задачу Fine-tuning (тонкая настройка) — это процесс дополнительного обучения предварительно обученной большой языковой модели (LLM) или нейронной сети на специализированном наборе данных для адаптации к конкретной задаче, домену или стилю. Вместо обучения модели с нуля, что требует колоссальных вычислительных ресурсов и данных, fine-tuning использует уже полученные моделью […]

Как собрать и разметить свой датасет для обучения модели машинного обучения Создание собственного датасета — фундаментальный этап разработки систем искусственного интеллекта. Качество и релевантность данных напрямую определяют эффективность итоговой модели. Этот процесс включает стратегический сбор сырых данных и их последующую точную аннотацию (разметку) для обучения моделей с учителем или для валидации моделей в задачах самообучения. […]

Обзор no-code платформ для создания ИИ-решений No-code платформы для искусственного интеллекта представляют собой программное обеспечение, которое позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения без необходимости написания кода. Эти инструменты визуализируют и автоматизируют сложные этапы разработки ИИ, такие как подготовка данных, выбор архитектуры модели, обучение и экспорт. Они демократизируют доступ к технологиям машинного обучения, […]

Низкоресурсные модели: как запустить ИИ на смартфоне или Raspberry Pi Запуск моделей искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как смартфоны, одноплатные компьютеры (Raspberry Pi) или микроконтроллеры, стал возможен благодаря развитию низкоресурсных (легковесных) моделей и специализированных инструментов. Этот подход, известный как вычисления на границе сети (Edge AI), позволяет выполнять инференс (логический вывод) локально, […]