Как стать автором
Обновить
0
0
Дилшод Исматов @idilshod

Разработчик

Отправить сообщение

Я написал бесплатную книгу для профессионалов в области AI (и не только)

Уровень сложности Сложный
Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 16K

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Горячев, работаю в позиции AI/ML Engineer в Сбере. В мой скоуп входит работа с SOTA (state-of-the-art) алгоритмами в областях NLP и RecSys.

Книга написана в форме Guide Book с теоретическими и практическими заданиями. Ниже написал анонс в виде Q&A, чтобы вы на первых двух пунктах смогли понять, интересно ли вам.

Ссылка на книгу

Читать далее
Всего голосов 20: ↑15 и ↓5 +10
Комментарии 24

Как приручить нейросеть: практический опыт

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 15K

Итак, в прошлой статье я уже немного рассказывал о том, что с LLM можно работать и даже построить определенный RAG. Как и обещал, перейдем к практике! :)

Сегодня мы будем делать простейший локальный и приватный RAG для работы с базой знаний. Все это будет проходить без погружения в сложные дебри, чтобы извлечь основную суть и уже иметь представление о том, как компоненты связаны между собой, и за что они отвечают.

Читать далее
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0 +26
Комментарии 16

Запуск фоновых задач в asp.net core

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 38K

Небольшой обзор стандартных средств запуска бэкграунд-задач в аспнет приложениях — что есть, чем отличается, как пользоваться. Встроенный механизм запуска таких задач строится вокруг интерфейса IHostedService и метода-расширения для IServiceCollection — AddHostedService. Но есть несколько способов реализовать фоновые задачи через этот механизм (и ещё несколько неочевидных моментов поведения этого механизма).

Читать далее
Всего голосов 16: ↑15 и ↓1 +14
Комментарии 10

Встречаем Angular 17

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 18K

В прошлом месяце исполнилось 13 лет с момента появления "красного щита" Angular. AngularJS стал отправной точкой для новой волны JavaScript-фреймворков, появившихся для поддержки растущей потребности в богатом веб-опыте. Сегодня с новым внешним видом и набором перспективных функций мы ведем всех в будущее с версией 17, устанавливая новые стандарты производительности и удобства для разработчиков.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Комментарии 6

Как мы описываем требования к REST API для бэкенда в Confluence

Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 19K

У нас в команде два системных аналитика с разным бэкграундом и изначально разными подходами к оформлению требований, в том числе к API. Вначале каждый из нас писал требования по-своему, с разным уровнем проработки и детализации. Но быстро стало понятно, что так дальше не пойдет: это приводило к разночтению требований разработчиками и тормозило реализацию. Поэтому мы в команде решили унифицировать формат описания требований к API.

В статье расскажу, к какому формату описания в итоге мы пришли, и покажу заполнение шаблона на конкретных примерах.

Читать далее
Всего голосов 19: ↑14 и ↓5 +9
Комментарии 24

Полный релиз бесплатного интерактивного 700-страничного учебника по тестированию

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 99K

Гуд ньюз эвриван! Спустя полтора года работы восьми айтишников с суммарным опытом в IT 130 лет достигнут результат в виде учебника по тестированию, которого еще никто и никогда не делал.

Читать далее
Всего голосов 160: ↑159 и ↓1 +158
Комментарии 162

Создание статичного блога на Angular и Contentful

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 30 мин
Количество просмотров 2.3K

В предыдущей части - Как я переносил блог из CakePHP в Angular, я делился своей историей миграции блога из CakePHP в Angular. В этой статье, я хочу продемонстрировать связку Angular и Contentful. Я по шагам создам новое приложение, добавлю необходимые вендоры, а также реализую требуемые скрипты для загрузки и генерации контента.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0 +1
Комментарии 0

Low-code-биллинг для частного облака

Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 2.5K

Меня зовут Александр и на момент подготовки этого материала я возглавлял RnD в Сбертехе. Я расскажу о частном облаке: какие существуют опенсорсные и не опенсорсные платформы биллинга для частных облаков, как выглядит референсная архитектура биллинга, что можно взять из опенсорса, чтобы построить свой биллинг и как все компоненты собрать в продукт.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑4 и ↓3 +1
Комментарии 0

NgDoc — Cоздание документации для Angular проектов

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 3.2K

Создание user-friendly документации для Angular проектов при помощи NgDoc.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Комментарии 2

Заблуждения Clean Architecture

Время на прочтение 15 мин
Количество просмотров 406K
Превращаем круги в блоки

­­ 


На первый взгляд, Clean Architecture – довольно простой набор рекомендаций к построению приложений. Но и я, и многие мои коллеги, сильные разработчики, осознали эту архитектуру не сразу. А в последнее время в чатах и интернете я вижу всё больше ошибочных представлений, связанных с ней. Этой статьёй я хочу помочь сообществу лучше понять Clean Architecture и избавиться от распространенных заблуждений.

Читать дальше →
Всего голосов 58: ↑56 и ↓2 +54
Комментарии 203

Как работает персонализированная лента

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 16 мин
Количество просмотров 2.4K

Слышали фразу “алгоритмы тиктока”? “Лента рекомендаций”? А “вам может быть интересно”?

Интернет нас объединил как не смогло объединить ничто до него в истории и разъединил так успешно, что мы этого и не замечаем, а лишь изредка удивляемся случайно зайдя не на “свой сегмент” - “и такие люди существуют…”.

Мир цифрового контента и его потребления - относительно новый феномен и ключевую роль в формировании его таким, какой он есть сейчас играет идея персонализации.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Комментарии 2

Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров в открытый доступ

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 172K
Последнее десятилетие в области компьютерных технологий ознаменовалось началом новой «весны искусственного интеллекта». Впрочем, ситуацию в индустрии в наши дни можно, наверное, охарактеризовать уже не как весну, а полноценное «лето ИИ». Судите сами, за последние неполные 10 лет только в области обработки естественного языка (Natural language processing, NLP) произошли уже две настоящие технологические революции. Появившаяся в результате второй из них модель GPT-3 произвела настоящий фурор не только в технологических медиа, но стала знаменитой далеко за пределами научного сообщества. Например, GPT-3 написала для издания «The Guardian» эссе о том, почему ИИ не угрожает людям. GPT-3 сочиняет стихи и прозу, выполняет переводы, ведёт диалоги, даёт ответы на вопросы, хотя никогда специально не училась выполнять эти задачи. До недавних пор все возможности GPT-3 могли по достоинству оценить лишь англоязычные пользователи. Мы в Сбере решили исправить эту досадную оплошность. И сейчас расскажем вам, что из этого получилось.


Источник изображения
Читать дальше →
Всего голосов 165: ↑160 и ↓5 +155
Комментарии 241

Рекомендательные системы: проблемы и методы решения. Часть 1

Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 23K

Привет! Я хочу рассказать вам о рекомендательных алгоритмах. Мы в Prequel создаем фильтры и эффекты для редактирования фото и видео. Создаем давно, и постепенно этих эффектов стало очень много. А с ними и пользовательского контента. Мы захотели помочь с выбором из этого многообразия, для чего нам и понадобилась система рекомендаций. Если масштабы вашей системы такие, что пользователям сложно в ней ориентироваться, возможно, что рекомендации могут помочь и вам.

Задуманный систем оказался слишком объемным для одной статьи, поэтому мы разбили его на две части. Перед вами первая, она посвящена постановке задачи и базовым методам решения. В этой части мы разберем коллаборативные модели от матричного разложения (на примере ALS) до neural collaborative filtering. Кроме того, будет небольшой обзор метрик и техник борьбы с проблемой холодного старта.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0 +9
Комментарии 4

Декомпозиция систем по ограниченным контекстам DDD — глубокое погружение

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 8.4K

"Отдайте этот функционал в другую системы - он относится к ним" - ворчал мой собеседник. Ему с пылом отвечали: "Так быть не должно. Мы сами должны его сделать!" Спор грозил затянуться до вечера. Ни одна из сторон не могла привести ни одного настоящего аргумента, почему новый функционал нужно поместить в ту или иную автоматизированную систему.

Проблема была в том, что никто не понимал как правильно делить системы на части и по каким признакам включать в них новые модули. У собеседников не было никакой единой простой методики.

Но методика на самом деле есть, и весьма неплохая. Называется она Предметно Ориентированным Дизайном (Domain Driven Design, DDD). С помощью DDD деление большой системы на (микро)сервисы становится простым и понятным.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Комментарии 1

Библиотека алгоритмов на графах на языке Go. Часть 1

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 8.4K

Приветствую тебя, дорогой читатель! Мне 21, я студент и младший Go-разработчик, а это - мой первый пост на Хабре. Недавно в компании с одногруппником мы решили взяться за амбициозный проект и я решил, что он, как никакой другой, подходит под первую статью. Проект заключается в создании библиотеки, содержащей основные алгоритмы на графах.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑7 и ↓2 +5
Комментарии 10

Как нейронные сети экономят бизнесу время и деньги

Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 9K

Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как  нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.

Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.

Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.

В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1 +5
Комментарии 0

Руководство по Kubernetes, часть 1: приложения, микросервисы и контейнеры

Время на прочтение 16 мин
Количество просмотров 160K
По нашей просьбе Хабр создал хаб Kubernetes и нам приятно разместить первую публикацию в нём. Подписывайтесь!

Kubernetes — это просто. Почему же банки платят мне за работу в этой сфере большие деньги, в то время как любой может освоить эту технологию буквально за несколько часов?


Читать дальше →
Всего голосов 36: ↑34 и ↓2 +32
Комментарии 18

Роботы вместо лучших сотрудников: машинное обучение по ответам экспертов

Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 7.7K

Один из текущих проектов Devim — разработка сервиса скоринга для микрофинансовой организации (МФО). Проект был выполнен нашей Data Science командой Андреем Давыденко и Дмитрием Гореловым datasanta. Мы рассказываем о том, какие решались задачи, какие факторы принимались во внимание, а также о полученных результатах. В основе предложенного на данный момент решения — подход, при котором автоматическая обработка заявок выполняется с учётом вероятности отказа/одобрения похожих существующих заявок андеррайтерами (экспертами). Такой подход позволил выполнить проект в сжатые сроки и принять во внимание некоторые особенности бизнес-целей. В числе интересных результатов: как оказалось, решения андеррайтеров при выдаче займов могут быть с высокой точностью спрогнозированы статистической моделью (AUC>0.93).


Надеемся, что публикация будет интересна не только специалистам по скорингу, но и всем, кто интересуется машинным обучением и его применением на практике.


Материал подготовлен Data Science командой Devim

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑22 и ↓2 +20
Комментарии 7

7 бесплатных курсов по Data Science для начинающих

Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 125K
Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.


Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑18 и ↓1 +17
Комментарии 1

Пол Грэм: Как найти идею для стартапа (часть первая)

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 187K

Недавно вышла статья Пола Грэма о поиске идеи для стартапа. Грем — сам по себе культовая личность Кремниевой долины и уже только поэтому достоин внимания. Но на мой взгляд, эта статья одна из лучших в своем роде. Да, о Customer Development и Lean Startup сейчас не пишет разве что ленивый, но она отличается глубокой внутренней философией Грема и обобщает его богатый опыт в качестве основателя YCombinator, общающегося с тысячами стартаперов в год.
Статья очень длинная, поэтому я взял на себя смелость разбить ее на 5 частей, дабы никого не утомить. Поехали:


Лучший способ найти идею для стартапа — не думать о ней. Найдите проблему, и лучше — если она есть у вас самого.
Читать дальше →
Всего голосов 66: ↑60 и ↓6 +54
Комментарии 32

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Ташкент, Ташкентская обл., Узбекистан
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность