Алгоритм
Алгоритм — это конечная последовательность формализованных шагов для решения задачи. Разбираем свойства, применение, пример и практические ограничения.
Открыть материал →
Последние публикации
LATEST
Датасет
Датасет — это организованный набор данных с понятной структурой, происхождением и версией. Ниже — состав, подготовка, ограничения и практический пример.
Открыть материал →
Модель в ML
Модель в ML — это обучаемая функция, которая превращает входные данные в прогноз, класс, оценку или полезное представление. Разбираем, как она работает и где...
Открыть материал →
Генеративный ИИ
Генеративный ИИ создает новый текст, код, изображения и аудио по запросу. Разбираем, как он работает, где полезен и почему ему нельзя доверять без проверки.
Открыть материал →
Большая языковая модель (LLM)
LLM — нейросеть для работы с текстом, которая предсказывает следующие токены. Разбираем устройство, задачи, ограничения и пример внедрения.
Открыть материал →
Нейронная сеть (Neural Network)
Нейронная сеть (neural network) — обучаемая слоистая модель для поиска закономерностей в данных. Разбираем устройство, обучение, оценку, практический пример и отличия от нейрона, loss...
Открыть материал →
Глубокое обучение (Deep Learning)
Глубокое обучение — класс методов машинного обучения на многослойных нейросетях. Разбираем, как оно работает, где полезно и когда его лучше не применять.
Открыть материал →
Машинное обучение (ML)
Машинное обучение — подход, при котором модель учится на данных и делает прогнозы без явного набора правил. Разбираем, как это работает и где не...
Открыть материал →
Искусственный интеллект (AI)
Искусственный интеллект — не «цифровой разум», а набор моделей и данных для распознавания, прогноза и генерации. Объясняем, как он работает и где полезен.
Открыть материал →
Как читать AI-paper и не утонуть в абстрактном хайпе
Порядок чтения paper: задача, данные, метод, baseline, ablation, ограничения. Абстракт лучше читать не первым, а последним.
Открыть материал →