В поисковых системах ежедневно растет количество запросов, что такое нейросеть (далее — НС). Прежде всего это связано с растущим интересом к технологиям на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ). Многие из нас даже не подозревают, что мы практически ежедневно используем модели глубокого обучения. Запросы Siri или взаимодействие с чат-ботами в мессенджерах — один из ярких примеров использования НС. 

Мало кто из нас знает, что нейронки существуют уже 80 лет. Первая НС была представлена в 1943 году Уорреном Маккалоу и Уолтером Питтсом. В ее основе лежала пороговая логика для построения вычислительных моделей. Но с годами подходы к реализации нейронных сетей изменились, как и технологии, которые используются для их разработки. Углубимся в основы НС и разберемся с ключевыми вопросами. 

Привет, Хабр! Я – Булат Мулюков, кандидат физико-математических наук, старший аналитик команды «Развитие продуктов электронной коммерции» МТС Банка. В этой статье расскажу о том, как с помощью АБС ЦФТ РБО можно привлечь на обслуживание высокодоходных и в то же время высокорисковых клиентов на безопасных для банка условиях, создав таким образом «вечный финансовый двигатель».

Всем привет, на связи команда Neutrality Watch — Михаил Гуревич, Евгений Безмен и Петр Корчагин. Мы магистранты онлайн-магистратуры по ИИ AI Talent Hub — образовательного проекта, созданного ИТМО и Napoleon IT. Недавно мы выиграли грант от крупнейшего сервиса стейкинга криптовалют в экосистеме Ethereum с долей рынка около 30% — Lido Finance. Что нас объединило, какие события предшествовали участию в грантовом конкурсе и как мы нашли новое применение искусственного интеллекта в мире блокчейна, читайте в данной статье.  

Если бы Достоевский жил в наше время, смотрел по вечерам «Черное зеркало» и просто читал новости, то, скорее всего, Раскольникова судил бы Искусственный интеллект.

Сейчас довольно сложно представить, как будет выглядеть судебный процесс будущего, где условному судье не придется протирать 6 лет штаны на институтской скамье и насильно впихивать в свой мозг тонны законодательной базы. Кажется, это будет что-то коллективное и похожее на продвинутых присяжных с «закаченными» правовыми нормами, чтобы моральные аспекты при этом оставались на более близкой человеческой стороне.

Привет, Хабр, это команда  Alliesverse – платформы для управления бизнесом – и это в наши воспаленные мозги попала идея о современном Раскольникове...
Случилось это на большом мероприятии, посвященному ChatGPT, на которое нас пригласили. Мы подумали: а что если ускорить наступление высокотехнологичного и справедливого суда и попробовать обучить ИИ всем российским кодексам ?

Так сформировался эмбрион LawAi by Alliesverse. Под катом, подобно ChatGPT, расскажем наш опыт обучения русскоязычных и зарубежных моделей нейросетей российскому законодательству.

Спойлер: несмотря на то, что современные системы преуспевают в нахождении экстрактивного диапазона, который отвечает на фактоидный вопрос в документе, они по-прежнему считают сложными настройки открытого домена, где модели необходимо найти свои собственные источники информации и генерировать длинные ответы.

Спойлер х2: использование ChatGPT, Notion и прочих готовых решений не подходит для создания юрисконсульта в кармане, т.к. они обучаются на международном массиве данных, у которого много расхождений с российским законодательством.

Привет, меня зовут Илья Померанцев, я руководитель ML-направления в Globus IT. Расскажу, как мы разработали нейросеть для оценки тональности новостей для инвестиционной платформы Advisors’ Axiom от Росбанка.

О проекте

Инвестиционная платформа Advisors’ Axiom — это площадка для совместной работы инвесторов сегмента Premium и VIP, инвестиционных консультантов и финансовых экспертов, разработанная ПАО «Росбанк».

Для проекта была разработана нейросеть для прогнозирования котировок акций в зависимости от тональности финансовых новостей. Полученная информация поможет клиентам, инвестиционным консультантам и финансовым экспертам более эффективно инвестировать денежные средства в ценные бумаги компаний. Вот о ее разработке мы и расскажем подробнее.

Задача

Задача сервиса — получение, оценка (классификация) финансово-экономических новостей на основе машинного обучения модели нейронной сети для классификации текстов финансово-экономической направленности по трем видам тональностей.

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как OpenVPN и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера двух видов для всего этого.

Многим читателям, однако, ручная настройка показалась сложной и неудобной - хотелось иметь понятный легко устанавливаемый графический интерфейс без необходимости ручного редактирования конфигов и вероятности допустить ошибки, а еще мы не поговорили про механизм "подписок", позволяющих клиентам автоматически подключать список новых серверов с настройками подключений.

Поэтому сегодня мы поговорим об установке и использовании графической панели 3X-UI для сервера X-Ray с поддержкой всего того, что умеет X-Ray: Shadowsocks-2022, VLESS с XTLS и т.д.

Когда я искал свою первую работу в качестве Frontend-разработчика, меня часто спрашивали, умею ли я писать кастомные хуки в React. Тогда я только начинал изучать React и только-только запомнил основы, такие как useState и useEffect. Слово «кастомный хук» для меня было новым и сложным. Но теперь, когда я уже более опытный разработчик, знаю, что это значит и как их использовать.

В этой статье я расскажу о лучших практиках при создании кастомных хуков и приведу пример создания кастомного хука для работы с API. Эта информация будет полезна начинающим разработчикам, которые только начинают изучать кастомные хуки в React.

Иногда из-за нашей лени, невнимательности или чего-либо ещё получается неполный охват тестами всех важных сценариев, крайних случаев и потенциальных ошибок. Представим, что у нас есть очень простой класс Calculator, который умеет делать сложение:

Автор: Дмитрий Косаревский

Привет, Хабр! ?

Меня зовут Дима Косаревский, я инженер данных (DE), увлеченный Data Science и всем, что связано с этим направлением.
Data Science позволяет извлекать ценную информацию из огромных объемов данных при помощи статистических и вычислительных методов.

В последнее время эти ИИ, вроде ChatGPT, врываются прямо во все сферы. И вот благодаря увлечению Data Science можно использовать этих ботов, чтобы помогать людям, да ещё и пообщаться с ними на разные темы. Здорово, правда?

ChatGPT действительно впечатляет. Он не только общается на разные темы, но еще и стихи сочинять умеет.
Вот один из примеров, которые я получил недавно:

Очередная статья про трейдинг. Все по-честному. И максимально простым языком. С мемами. С объяснением почему твой брокер «кухня». С домашним заданием и описанием всего, что нужно на старт.

А ещё здесь ссылки… Много ссылок. На книги. На те, книги, которые в отличие от твоего знакомого «Гуру-трейдинга на крипте в позиционке» реально раскидывают по полочкам. Как торговать. Где торговать. Чем торговать. И почему тебе вообще лучше не торговать.

Много терминов. Много мемов. Немного сумбурная структура. Но, а как вы хотели? Если в одной статье есть и волновой анализ Элиота, и пару слов о превышении ликвидности криптовалют, да все это ещё и приправлено помесью Мартингейла, теории игр, мат-ожидания, Фиксированных фракций, и куче других непонятных слов. 

В общем, если ты всегда хотел, чтобы кто-то без рекламы «трейдер х, иди к нам и получи приветственный бездепозитный» рассказал тебе, как оно работает на самом деле, да ещё и комплексно (а не отрывочно по секретным методикам, которые сегодня работают, завтра нет). Тебе сюда!

В сборнике VLDB'17 вышла такая статья. В ней представлена NAM-DB, масштабируемая распределённая система баз данных, использующая удалённый прямой доступ к памяти (RDMA) — в основном, однонаправленный вариант RDMA — и инновационную технологию диспетчера временных меток (timestamp oracle) для поддержки транзакций с изоляцией мгновенного снимка (SI). NAM в данном случае означает архитектуру с прикреплением памяти к сети (network-attached-memory), где благодаря активному использованию RDMA вычислительные узлы получают возможность напрямую общаться с пулом узлов памяти.

К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся расшифровкой видео от Себастьяна Лагу — разработчика игр, тьютора и популяризатора IT, который на своём YT-канале собрал уже около миллиона подписчиков. За подробностями, объяснениями и иллюстрациями от автора приглашаем под кат.

Если вы занимаетесь интернет-маркетингом, вам потребуются качественные изображения. Они влияют на эффективность рекламы ничуть не меньше, чем правильно подобранные ключи, составленное объявление или выбранная аудитория, помогают лучше воспринимать информацию из текста, хорошо запоминаются.

Мы подготовили подборку из 19 популярных фотостоков, на которых вы без проблем сможете найти изображения для любых целей. Почти все фотобанки бесплатные, а платные легко оплатить из России.

Зачастую, приложение, у которого происходит существенный рост пользователей оказывается не готово к этому. Требования к быстродействию и доступности растут, а инфраструктура и архитектура приложения не позволяют их обеспечить.

Стоявшая передо мной задача: улучшить инфраструктуру и качество работы приложения, успевшего вырасти из MVP и стенда для одного клиента в популярный SaaS. Отсутствие отказоустойчивости и масштабируемости компонентов сервиса начало ощутимо мешать пользователям. Настала пора адаптировать приложение под кластерный режим.

Приложение работало в контейнерах, а оркестрация осуществлялась с помощью Docker Compose. Компоненты приложения не задумывались готовыми к запуску в кластерном режиме, что, разумеется, нормальная ситуация для раннего этапа многих проектов: бизнес требует быстрой доставки новых функций, и на преждевременную оптимизацию не всегда можно и нужно тратить время. Но в какой-то момент именно стабильность и быстродействие становятся самыми важными функциями. 

Каково мигрировать приложение с уже сформированным техническим стеком и базой пользователей? Какие есть варианты решения, подводные камни? Как оценить есть ли смысл в таких трудозатратах? В этой статье я поделюсь своим опытом переноса приложения из Docker Compose в Kubernetes.

А сегодня мы с вами быстро и решительно легко и просто поднимем свое личное файловое облако типа Google Drive или Яндекс.Диск, а если повезет, то еще и очень дешево.

Зачем? Ну, например, потому что не хотим зависеть от корпораций с их кабальными лицензионными соглашениями и сменой условий задним числом. Или потому что нам хочется приватности. Или просто потому что можем. А бонусом на нашем сервере вы потом сможете еще установить VPN или прокси для доступа к запрещенным сайтам, или поднять простенький веб-сайтик.

Я специально будут рассказывать все максимально подробно и пошагово, чтобы даже люди без большого опыта системного администрирования смогли все повторить. В наше время, благодаря развитому инструментарию, такому как docker и snap, установить и настроить все что нужно можно очень быстро всего лишь несколькими командами.

Сейчас менторство считается одним из мощнейших рычагов роста в IT и отличным способом развития soft & hard skills. На рынке уже тысячи менторов по различным тематикам. Но где найти этого эксперта, который подскажет верный путь, поможет решить рабочую задачу, составить план развития или прокачать новый навык?