MLOps Machine Learning Operations Машинное обучение AutoML Автоматизированная подготовка данных самообучение ModelOps

новый движок не требует больших аппаратных ресурсов по сравнению с привычными инструментами. Ранее ML-алгоритмы в PT Sandbox применялись только при поведенческом анализе: песочница запускает п

овую отчетность, судебную практику и корпоративные связи, и анализирует ее с применением алгоритмов машинного обучения. Это позволяет формировать интегральную оценку рисков контрагента в режиме

рмация, и анализирует конфигурационные файлы на наличие угроз. Сканер также пополнился технологиями машинного обучения, которые выявляют вредоносный код на основе цепочек вызовов функций и мето

включая скрытые активности, нетипичные отклонения в коммуникациях и атаки нулевого дня. Такой подход опирается на совокупность технологий выявления угроз: более 80 детекторов аномалий на базе моделей машинного обучения (ML), глубокий разбор содержимого сетевых пакетов (DPI) и анализ телеметрии (Netflow), сигнатурный анализ (IDS), индикаторы компрометации «Гарда Threat Intelligence Feeds», л

инструменты для удобного проведения ML-экспериментов и быстрого обучения моделей. Удовлетворенность ML-инженеров инфраструктурой – одна из наших основных метрик, за последний год показатель улу

ктуры лежит тесная интеграция платформы аналитики данных, сопровождения моделей машинного обучения (MLOps) Kolmogorov AI и универсальной Lakehouse-платформы Data Ocean Nova вендора Data Sapienc

изации рутинных операций. Ее интеллектуальная платформа информационной безопасности и ИТ использует машинное обучение на нескольких ключевых этапах работы: Триаж и приоритизация: ML-модели анал

пекте. Инфраструктура поддержки ИИ также остается незрелой: только 40% компаний используют практики MLOps (Machine Learning Operations, операции машинного обучения), а 47% — не используют. Перс

изированных предложений и прогнозной аналитики. Для работы этих продуктов заказчик регулярно обучал ML-модели на больших массивах транзакционных, поведенческих и CRM-данных. По мере роста числа

Ученые МИЭМ ВШЭ совместно с коллегами из МТУСИ впервые реализовали новый подход к проектированию микроволновых фильтров — генеративный синтез с применением средств машинного обучения. Предложенный подход помогает сократить цикл разработки фильтров с нескольких дней до нескольких минут и в перспективе может применяться для разработки других приборов и устр

спорта и робототехники, большие языковые модели (LLM), рекомендательные системы и другие актуальные ML-направления. Лучших выпускников летнего кампуса Яндекс пригласит на стажировку, а при пере

метил Кирилл Кирьянов, руководитель экспертизы MaxPatrol SIEM, Positive Technologies. — Общее число ML-моделей в MaxPatrol BAD уже достигло 87, причем в MaxPatrol SIEM 27.6 они используются не

нять их вручную и каждый раз проверять результат — долго и дорого. Именно здесь в работу включается машинное обучение. «Мы накапливаем экспериментальные данные и обучаем на них модели, которые

Исследователи НИТУ МИСИС разработали алгоритм для машинного обучения, который помогает точнее классифицировать данные в квантовых компьютерах. Вместо стандартных для квантовых вычислений кубитов, новый метод использует кудиты — квантовые элеме

конверсионность. Для достижения максимального результата рекомендуется подключать эти инструменты. Машинное обучение уже сегодня объективно повышает рентабельность рекламных инвестиций, предск

ю волатильность в симуляции реальной торговли акциями. Результаты показали устойчивое превосходство ML-моделей над классической HAR-моделью. Наиболее заметное улучшение наблюдается на коротких

«Яндекс» запускает новый сезон стажировок с расширенным набором ML-специалистов. За год компания планирует нанять по всем специальностям рекордные 3200 стажеров — на 500 больше, чем в 2025 г. Также открылась регистрация на ближайшие молодежные проекты «Янде

овождения. Ориентир смещается на прикладную пользу и короткий горизонт внедрения, подчеркивает Никита Векессер. Наблюдаемость и контроль: мониторинг, метрики и качество эксплуатации Устойчивость ИИ и ML-сервисов определяется не только масштабированием, но и управляемостью в эксплуатации. В контейнерной среде контроль производительности через метрики становится обязательным условием стабильн

остоянных узлов в рамках одного кластера доступная «из коробки»Разработка, внедрение и эксплуатация ML-моделей в едином интерфейсеВстроенные в платформу инструментыВстроенные в платформу notebo

е вкладки. Сейчас «Яндекс Браузер» высвобождает до 1 ГБ больше оперативной памяти, чем до внедрения ML-модели. Её обучали на статистических данных о том, как люди пользуются «Браузером». Она уч

ну сокращения фродовых транзакций. Так что, данный пункт, хоть и является необходимостью для работы машинного обучения, также уже имеется в распоряжении самих банков. В нашей Системе предотвращ

Компания «БПС Инновационные программные решения» представила модуль Machine Learning (ML) Service, который входит в Систему предотвращения мошенничества (Реестро

ых моделей (LLM) без глубоких знаний программирования. «К2 НейроТех» расширила возможности облачной ML-платформы, представленной в сентябре 2025 г., дополнив экосистему low-code-инструментом La

о рынка инфраструктурного ПО, предлагает импортонезависимые решения в инновационных сегментах – ИИ, машинное обучение и инфраструктура для сверхсложных вычислений. Платформы от Aida tech развор

Исследователь Борис Крюк анонсировал MorphBoost, систему машинного обучения, способную самостоятельно изменять свою внутреннюю архитектуру в процессе обучения. Новый фреймворк адаптирует свою структуру в реальном времени, подстраиваясь под особенност

получать более качественные обращения. Об этом CNews сообщили представители «Яндекс Недвижимости». ML-алгоритм оценивает историю действий пользователя на сервисе: просмотренные жилые комплексы

х — 41% в Москве и еще 16% в Санкт-Петербурге. В Татарстане (лидер среди остальных регионов) размещено 6% вакансий, в Самаре — 5%, Новосибирске — 4%. В зарплатах тоже дисбаланс Медианное предлагаемое ML-специалистам вознаграждение (равноудаленно от самого большого и самого маленького значения) выросло на 18,8% — до 217,7 тыс. руб. (183,3 тыс. руб. годом ранее). freepik/arthurhidden За год к

е отечественное Kubernetes-решение, оптимизированное под инфраструктурные и эксплуатационные задачи ML/AI. Об этом CNews сообщили представители Orion soft. Nova AI помогает ИТ-командам и ML/DS-

рограммистов. Об этом CNews сообщили представители Softline. Ключевая возможность версии — обучение ML-модели по полям документа непосредственно из интерфейса IDP-сервиса. Теперь для настройки

в low-code платформу. По договоренностям с университетом учащиеся смогут разрабатывать собственные ML-модели на Python, интегрировать их в бизнес-процессы, настраивать параметры с помощью low-

«Северсталь» внедрила комплекс моделей машинного обучения для управления скоростью непрерывно-травильного агрегата №4 (НТА-4) Череповецкого металлургического комбината. Решение позволило автоматизировать ключевые процессы и повысить

о устаревает. Использование GPUaaS позволяет компаниям снижать затраты на 75% на инфраструктуру для ML-моделей и высокопроизводительных вычислений и ускорять запуск новых проектов. Модель GPUaa

Science «Авито». Почти половина опрошенных специалистов (46,2%) работают в роли Data Scientist или Machine Learning Engineer. Треть разработчиков (31,9%) работает с табличными данными, 27,6% –

аммного обеспечения для контроля и анализа трафика VAS Experts увеличил потенциал системы управления сетевыми политиками и тарификацией (PCEF) за счет внедрения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Теперь PCEF с DPI и ИИ – это инструмент, который делает управление сетью адаптивным, предиктивным и способным самостоятельно принимать решения на основе анализа поведения тр

о втором придется обновлять правила чуть ли не каждый час. Выйти из этого тупика как раз и помогает машинное обучение. Анализируя данные об активности ВПО, ML-модели могут самостоятельно приним

. Читать полностью Алексей Могильников Rubbles Алексей Могильников, Rubbles: Повысить эффективность ML-разработки можно за счет системы управления рабочими окружениями дата-специалистов Сегодня

ть делать больше при меньших затратах. В центре внимания находятся три краеугольные технологии: ИИ, машинное обучение и автоматизация. Следовательно, растет потребность в миграции архитектур в

боратории PT ESC. — Одним из главных нововведений в этом году стало внедрение в песочницу еще одной ML-модели. Новый метод анализа на основе машинного обучения помогает еще качественнее определ

пользователи могут запускать проекты в области машинного обучения, тестировать гипотезы и внедрять ML-модели в продуктивную среду без необходимости развертывать и обслуживать собственную инфра

ытных инженеров и тимлидов сохраняется высокая конкуренция. Поэтому, при средних зарплатных ставках ML-инженеров в 180—200 тыс. руб. в месяц, зарплатные предложения для средних и управленческих