Всем привет, меня зовут Богдан. В ML я начал свое посвящение осенью 2023 года и за этот год успел поработать над таким неоднозначным проектом как "Предсказание выбытия насосов". На данную тему на Хабре уже есть несколько статей, которые я в своё время нашел и опыт которых я пытался перенести в свой учебный big data пет проект :)
ссылки на других ребят тут: ссылка 1 и ссылка 2

Хочу сказать что в данной статье не будет кода, она будет посвящена размышлениям, неудачам и иногда смешным попыткам решить данную проблему. Ну а также наверное где-то я буду кидать ссылки на совершенно разные вещи и немного похвастаюсь нашим финальным решением и тем, к чему меня привело участие во всем этом.

Если вы хотите посмотреть на то как это реализовано под капотом, то добро пожаловать в репу на гитхабе
Здесь расписано множество вещей, которые я успел попробовать пока работал над этой задачей в них входят как удачные решения, так и не очень.

Наша команда разработчиков Исследовательского центра доверенного искусственного интеллекта ИСП РАН первые два года занималась построением сетевой системы обнаружения вторжений, основанной на применении методов машинного обучения. А в последний год мы сменили щит на меч и начали атаковать состязательными атаками (adversarial attacks) синтезированную нами же модель.

Задача была простой: оценить устойчивость модели к состязательным атакам. Спойлер: модель не устойчива, а как это исправить — мы пока не знаем. Подробности ниже.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Кулин, ML-Engineer NLP моделей.

В этом гайде мы поговорим о подготовке к prompt-engineering, о базовых принципах написания промпта, про его структуру и про типы решаемых задач, о продвинутых техниках через рассуждения для повышения качества ответа и снижения вероятности появления галлюцинаций. Гайд будет полезен для всех, кто начинает погружаться в промптинг.

Это мой первый пост, поэтому буду рад любой обратной связи!

Чтобы ответить на вопрос «Есть ли жизнь после Nvidia?», мы продолжаем поиск альтернативных вычислительных устройств, с помощью которых надеемся в дальнейшей перспективе решать задачи по распознаванию транспорта и пешеходов.

Уважаемые друзья! Соревнование ВТБ по машинному обучению Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре. Уже определены победители первого турнира, которые разделят 600 тыс. рублей. А это значит, что в призовом фонде остались еще 1,4 млн рублей, за которые вы можете побороться до 2 апреля. Попробуйте свои силы в организации атак на модели машинного обучения и защиты от них (Adversarial Machine Learning). Соревнование проходит в турнирном формате и состоит из двух противоположных задач: «Атака» и «Защита».

Линейка IT-решений СИБУРа, доступных на рынке, расширилась за счёт продуктов «Каталог данных» и «SIBUR ML Framework». То есть, таких решений у нас уже 5!

Помимо упомянутых новинок мы продаём программно-аппаратные комплексы дополненной реальности и промышленного интернета вещей, а ещё систему интеллектуального видеонаблюдения «Чёрный экран». В 2022 году экономический эффект от их внедрения превысил 300 млн рублей.

Но здесь мы расскажем про новинки.

Factory5 приглашает на вебинар, посвященный типовым проблемам и задачам при развитии проектов машинного обучения — от амбициозной идеи до промышленной системы.

10 апреля сообщество AI Talent Hub и Передовая Инженерная Школа ИТМО запускают второй поток онлайн-курса My First Data Project по созданию реального продукта на данных с менторской поддержкой и возможностью поступить в магистратуру ИТМО без экзаменов.
Рассказываем, что нужно сделать!

8 декабря 2022 года в 18:30 состоится онлайн-митап ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах». Митап полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.

Основные темы митапа:

22 июня приглашаем всех, кому интересны системы рекомендаций и ранжирования, узнать, как работают над такими продуктами специалисты ВКонтакте. Вы увидите очень разные кейсы со всеми их вызовами и найденными решениями.

Приходите в офис VK у Красного моста или подключайтесь к онлайн-трансляции ВКонтакте. Регистрируйтесь для очного участия или если хотите попасть в закрытый чат, где можно будет оставлять вопросы докладчикам онлайн.

В Газпромбанке открывается программа для студентов и молодых специалистов по направлениям анализ данных и разработка ML-моделей. Заявки принимаем с 6 по 26 февраля, а процесс отбора в команды будет проходить до конца марта. Записывайтесь, если хотите развиваться в этой области, и рекомендуйте знакомым. Стажировка оплачивается, а лучшие участники получат предложение о работе в банке.

Стажировка продлится 9 месяцев. За это время участники научатся: разрабатывать и выводить модели машинного обучения в промышленную среду, выдвигать и проверять гипотезы, искать точки роста для бизнеса, выявлять закономерности в данных с использованием математической статистики и методов машинного обучения (линейные модели, нейронные сети, графы, кластерный анализ), а также визуализировать полученные результаты и проводить A/B тестирование с применением моделей;

Приглашаем студентов старших курсов бакалавриата и специалитета, магистратуры, аспирантуры, выпускников технических факультетов или курсов переквалификации.

От кандидатов ждем: знание Python, SQL,опыт работы со стандартными библиотеками для DS (numpy, pandas, matplotlib/seaborn, sklearn, pytorch), понимание принципов работы с Hadoop, Mlflow, Airflow, Docker.

Отбор будет проходить в несколько этапов. На первом принимаем заявки на странице программы. На втором этапе надо будет пройти технический тест, видеоинтервью и в финале – встретиться с руководителем подразделения. Старт программы – 3 апреля. По ее итогам лучшие кандидаты получат предложение о работе в банке. 

Привет, Хабр! 22 февраля мы проведем вебинар «Аналитические инструменты для ленивых». Покажем, что делать, если хочется заниматься аналитикой данных, а не установкой библиотек и инструментов.

Бурный рост эффективности ML систем провоцирует огромное количество дискуссий. 25 апреля X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить, как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.

Всем привет! Сегодня мы отправимся в прошлое и вспомним, как проходил зимний ROS Meetup 3 февраля 2024 года: какие темы по LLM, Deep Learning и антропоморфным роботам были раскрыты и что нас ждёт дальше?

Чтобы услышать самую актуальную информацию из этой области и не только, приходите на следующий ROS Meetup 27-28 апреля 2024. Анонс с программой и ссылка для регистрации на очное мероприятие тут. Не упустите возможность стать ближе к будущему вместе с крупнейшим сообществом по Robot Operating System в России :)

Звучит захватывающе? Делают ли подобное в России? Да, и ещё раз да! Ниже мы кратко обсудим выступления из данного тематического блока. 

В мае текущего года практика Advanced Analytics GlowByte провела студенческую стажерскую программу по направлению «Практический ModelOps». Из 35 кандидатов, претендующих на участие, 12 человек прошли три этапа отбора. В проведении стажировки и оценке проектов принимали участие руководители и специалисты направления ModelOps. 

30 мая финалисты хакатона X5 Tech AI Hack выступили с питчингами своих проектов на антиконференции X5 Future Night, где обсуждались искусственный интеллект, роботизация и успешные кейсы применения этих технологий в бизнесе.   

На хакатоне участники решали задачи по обработке естественного языка – разрабатывали алгоритм для замены в тексте чувствительных данных и определения галлюцинаций у генеративной нейросети. Финалисты продемонстрировали превосходные умения работать с ИИ, Big Data и большими языковыми моделями. Делимся презентациями команд и записью защиты кейсов.