Привет, Habr! На связи Максим Шаланкин из команды Школы аналитиков данных МТС. Каждый год наши студенты в качестве итогового проекта решают реальные бизнес-задачи, и этот не стал исключением. Четверо выпускников — Анна Шестакова, Григорий Суханов, Михаил Футьянов, Алексей Жданов — создали InsightFinder, мультиагентную систему для автоматического анализа данных (EDA). Этот проект автоматизирует EDA и бизнес-интерпретацию данных, сокращая рутинный процесс с нескольких часов до пяти минут. 

Добавление бизнес-интерпретации повышает вариативность использования: проект становится полезным инструментом как для специалистов Data Scientist или Data Analyst, так и для менеджеров, которые занимаются развитием продуктов и которым нужна быстрая проверка гипотез.

В этом материале я не только покажу результат работы ребят, но и дам подробное руководство, как создать такое решение самостоятельно. Это будет полезно всем, кто интересуется применением LLM в аналитике, мультиагентными системами и следит за развитием анализа данных.

Каждый, кто работает с AI, рано или поздно сталкивается с его ограничениями. Недавно я столкнулся с такой ситуацией: Perplexity успешно проанализировал сайт и собрал все ссылки, но отказался их обработать, сославшись на «превышение лимитов ресурсов». Что это за «лимиты» в облачной системе, обладающей, казалось бы, бесконечными мощностями? Этот, на первый взгляд, рядовой сбой стал отправной точкой для технического исследования: я решил заглянуть «под капот» AI-песочницы, чтобы понять, как она на самом деле устроена и почему знание ее архитектуры помогает работать с ней гораздо эффективнее

Привет, Хабр!

Современные AI-агенты уже умеют планировать отпуск, писать код, и совершать покупки в интернете, но поставьте их перед простым вопросом «где лучше снять квартиру рядом с метро и школой» - и они начинают галлюцинировать. Они не понимают, что «5 минут до метро» и «500 метров по прямой через реку» - совершенно разные вещи. В результате пользователь получает красивые, но бесполезные советы

Этот проект покажет, как добавить агенту «глаза» для карты, чтобы он мог реально находить ближайшие кафе около парков, считать расстояние пеших прогулок и показывать результаты прямо на интерактивной карте

Всем привет! Меня зовут Максим Шаланкин, и я веду несколько образовательных блоков в нашей школе аналитиков данных в МТС. Сегодня я хочу рассказать, как мы организовали необычное занятие по анализу данных: в нем студенты соревновались за звание лучшего в игре, напоминающей Tinder, но для графиков предварительного анализа (EDA). Эта активность не только помогла освоить ключевые навыки визуализации, но и сделала процесс обучения увлекательным и запоминающимся, демонстрируя практическую значимость качественного анализа данных.

В этом материале я расскажу, как мы вообще обучаем EDA, какие нюансы есть в процессе и как мы делаем его интересным с помощью игры. История и графики победителей под катом.

Новый год — это идеальное время для перезагрузки и новых начинаний. Это уникальная возможность не только подвести итоги прошедшего года, но и заложить фундамент для будущих достижений. Если вы давно мечтали о собственном проекте в области машинного обучения, сейчас самое подходящее время, чтобы воплотить эту идею в жизнь.

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. На ошибках учатся, и это не просто слова. Идея данного поста возникла из моих ежедневных наблюдений: многие люди вокруг остро реагируют на свои ошибки и теряют мотивацию из-за неудач. Я хочу показать, что промахиваться — нормально и даже полезно для будущего профессионального роста.

А сделаю я это на примере machine learning — сферы, в которой у меня широкая экспертиза. Между обучением человека и алгоритма ML больше общего, чем может показаться на первый взгляд. В этом тексте я проведу параллели и сравню различные жизненные ситуации и процессы обучения ML-алгоритмов.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шаланкин, я вместе со своими коллегами — преподавателями в Школе аналитиков данных от МТС — подготовил семь каверзных вопросов, с которыми могут столкнуться начинающие специалисты в области Data Science, ML и Big Data. Ну что, поехали!

Привет, Хабр! Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, я Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. Из этой статьи вы узнаете, как оценивать качество данных при помощи алгоритма adversarial validation с использованием spark user defined function. В частности, я расскажу, почему такой подход хорошо масштабируется и может быть успешно применен к различным типам данных, становясь универсальным инструментом для встраивания в ваши продуктовые процессы. Все подробности — под катом. 

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, в Ситимобил я занимаюсь машинным обучением. Мы постоянно принимаем решения на основе больших данных. Даже в пятницу вечером мы доверяем алгоритмам выбор места отдыха. А кто же, если не наши клиенты, лучше всего знают, где в Санкт-Петербурге можно хорошо отдохнуть?

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, в Ситимобил я занимаюсь машинным обучением. Мы используем множество крутых алгоритмов для оптимизации наших сервисов и улучшения бизнес-процессов. В этой публикации я расскажу, как использовать в геоаналитике алгоритм ядерной оценки плотности (Kernel Density Estimation) и строить полигоны на карте, основываясь на распределении географических данных.

Всем привет! Меня зовут Максим, и в Ситимобил я занимаюсь машинным обучением. Сегодня я расскажу вам, как мы разрабатываем устойчивые ML-модели в суровых условиях изменчивого мира.

Как (и зачем?) написать голосовой дневник, используя open source инструменты.