В этой статье мы попытаемся рассказать про трансформерную архитектуру VIT и предысторию его формирования. Сегодня не совсем понятно, почему этот "формат" нейронок настолько эффективен. Некоторые говорят механизм внимания, но некоторые практики делают больше ставок в области Computer Vision на MetaFormer. https://github.com/sail-sg/poolformer

Нейросети остаются для нас “теневым” процессом, подобным черному ящику. И изучение Deep Learning уже напоминает больше не математику, а биологию, где мы следим за поведением нашего детища.

Компания, в которой я сейчас работаю, занимается разработкой программного обеспечения, краеугольным камнем которого являются различные алгоритмы: расчёта значений, построения графов связей, проверки состояний и т.п. В связи с этим, нам очень важно уделять особое внимание unit-тестированию.

Один из моих коллег-автоматизаторов упомянул, что к нему обращаются разработчики с вопросом: "А как написать unit-тест?". Не конкретный тест, а "в принципе". Это послужило для меня поводом подготовить эту статью, и адресована она молодым программистам. Они смогут ознакомиться с рекомендациями, которым стоит следовать при разработке unit-тестов. Но также может быть любопытна и QA-инженерам - ведь полезно получить представление об аспектах тестирования, выполняемого разработчиками.

Предлагаем вашему вниманию разбор конференции KDD 2022 от ML команды Одноклассников. Такие разборы стали традицией, и в этот раз нам опять помогали коллеги из ВК, за что им большое спасибо. Мы подготовили краткое изложение восьми статей из области рекомендательных систем. Как нам кажется, эти статьи отражают текущие тенденции в науке о рекомендациях. Все меньше предлагается новых архитектур, и больше внимания уделяется корректной постановке задачи: как учесть долгосрочные эффекты рекомендера, скорректировать смещения и надежно завести это все в продакшен. Наши изложения не претендуют на полноту, но, прочитав их, вы поймете, о чем идет речь в статьях, и при желании изучите их подробнее. Надеемся, что вам понравится!