Почему без CI/CD даже рабочие ML-решения становятся нестабильными и трудно поддерживаемыми. Разбираем, как автоматизация помогает избежать ошибок и ускоряет развитие проектов.
Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
Первые шаги для аналитиков, которые ещё не используют ИИ в работе.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
LLM полезны ещё до начала анализа — они помогают разобраться в задаче и спланировать работу.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Обсуждаем, как меняется роль аналитика в эпоху ИИ.
Подробнее: https://to.karpov.courses/DChBCQ
LLM помогают структурировать сложные задачи и быстрее находить решение. Разбираем на примерах.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Какие большие языковые модели рассматривают и используют в MAGNIT TECH для прикладных бизнес-задач и внутренних сервисов.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
Качество ответа LLM во многом зависит от того, как сформулирован запрос. Разбираем почему.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Когда для задач ранжирования достаточно классического машинного обучения, а когда стоит использовать ИИ-агентов и большие языковые модели.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
LLM помогают быстрее писать код для анализа данных. Показываем, как использовать их с пользой.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Какие задачи выполняют ИИ-агенты в крупной компании и где они помогают сотрудникам быстрее получать результат.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
Какие метрики помогают оценить качество работы модели на этапе инференса и какие из них действительно важны для бизнеса.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
LLM меняют привычные процессы аналитиков и помогают быстрее решать многие задачи. Разбираем как.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Как считать затраты на использование LLM и какие инструменты помогают контролировать потребление ресурсов в продакшене.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Применение ИИ в продуктовых задачах: гипотезы, метрики, эксперименты.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Коротко разбираем, что такое MCP, зачем он нужен и какую роль играет в современных ИИ-архитектурах.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Почему классические подходы к MCP пересматриваются и какие новые организационные модели приходят им на смену.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Разбираем ограничения ИИ при работе с разными типами данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Как в MAGNIT TECH используют RAG-ботов для работы с внутренними знаниями, поиском информации и автоматизацией задач сотрудников.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
Обсуждаем роль аналитика в эпоху ИИ и зону ответственности человека.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Пошаговый разбор того, как выстроить разработку MCP и интеграцию инструментов для работы с ИИ-системами.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw