Привет, Хабр! Сколько времени вы тратите на подготовку еженедельного отчёта или презентации для руководства? Анализ данных в Excel, перенос данных в PowerPoint, подбор картинок к слайдам и формулировка выводов. Знакомый цикл, правда?
Привет, Хабр! Сегодня от выбора облачной AI-платформы зависит бюджет проектов, скорость внедрения моделей, и возможность масштабирования готовых решений. Давайте протестируем три ключевые платформы — Amazon SageMaker, Google AI Platform и Azure Machine Learning от Microsoft для реальных задач машинного обучения.
Привет, Хабр! Вспомните, как часто вы сталкивались с тем, что даже самая продвинутая нейросеть выдавала вам странный, неполный или попросту не тот результат? Вы составили подробный промт, тщательно прописали все условия, а на выходе получили нечто совершенно не соответствующее вашим ожиданиям. Мы все были там. На данном этапе нужно понимать, что проблема не в ИИ, а в нашем подходе.
Мы пытаемся вскинуть на него монолитное условие задачи, ожидая, что он аккуратно её раздробит. Но правильный путь — дробить задачу самим, используя очередь промтов. Эта функция используется в агрегаторе нейросетей Bothub. Его мы будем использовать для работы над проектом. К тому же, при регистрации по этой ссылке – мы получим 100 тысяч капсов генерации. Этого с запасом хватит для нашего исследования.
Давайте разбираться, как превратить диалог с нейросетью из угадайки — в предсказуемый конвейер по производству качественных решений.
Привет, Хабр! Сегодня поговорим о сервисе, который превращает 100 строк бэкенд-кода в 10 строк фронтенда. Для лучшего понимания работы Firebase мы напишем небольшое приложение: список покупок, который обновляется на всех устройствах мгновенно, данные сохраняются даже оффлайн. Это значит, что вам не нужно будет писать ни строчки серверного кода.
Привет, Хабр! Представьте у вас есть идея для небольшого приложения. Вы начинаете продумывать его структуру и реализацию. Перед вами предстает ворох проблем; прописать разметку, стили, логику, отладить баги. Эти задачи могут вызвать затруднения у начинающих программистов и предпринимателей. А что если бы у вас был персональный ассистент, который не просто подсказывает код, а сам пишет его по вашим инструкциям на естественном языке?
Привет, Хабр! Сегодня мы разберем, как нейросети автоматизируют рутинные безнес‑процессы на реальном примере — классификации заявок в службу поддержки. Даже простые нейросети способны значительно разгрузить сотрудников и ускорить обработку данных.
Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о технологии, которая незаметно становится частью нашей повседневности — голосовых ассистентах. Но если вы думаете, что Siri и Алиса уже достигли пика развития, приготовьтесь удивляться. Ближайшее будущее обещает нам ассистентов, которые не просто расскажут о погоде или включат музыку, а полноценно заменят человека в телефонных переговорах.
В мире Data Science написание нейронных сетей, кажется чем‑то очень трудоёмким, доступным для понимания лишь математикам с многолетним опытом. Многие руководства, начинаются со сложных объяснений backpropagation, градиентного спуска и т.п, от которых у новичков складывается впечатление, что написание нейросетей — им не по силам. В данной статье, я хочу развеять подобные убеждения и показать пример, написания простейшей нейронной сети на python. Мы не будем углубляться в теоретические основы высшей математики. Вместо этого, мы просто возьмем данные, напишем код, посмотрим на результат и проанализируем его.