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

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

о и среднего бизнеса. Такие альянсы двигают российский технологический рынок вперед», — отметил Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech. В рамках партнерства Fork-Tech также будет внедрять ML-сервисы Yandex Cloud в бизнес-процессы заказчиков. Специалисты компании проведут комплексный ИТ-аудит и помогут клиентам разработать ИИ-агентов, в основе которых будут работать сервисы платф

ивно и системно», — отметил министр цифрового развития Рязанской области Максим Соников. Среди преимуществ продуктов Positive Technologies специалисты по ИБ ЦИТ Рязанской области выделили возможности ML-технологий в составе решений. Они позволяют быстро собирать данные из источников на периметре и внутри инфраструктуры, обрабатывать их в режиме реального времени и сигнализировать специалист

инимаются на основе анализа данных. Сегодня MaxPatrol BAD можно смело назвать одним из самых зрелых AI/ML-решений на российском рынке, позволяющим реализовать адаптивную защиту инфраструктур ор

родукты, занимаются интеллектуальной аналитикой больших данных, обучением LLM, внедряют методологию MLOps. И без того огромный спрос на инфраструктуру под задачи AI/ML в ближайшие несколько лет

5000 колпинской производственной площадки Череповецкого металлургического комбината внедрена модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок элект

имание продукта и прозрачная аналитика». Опыт Дмитрия Тимошенко — пример того, как можно превратить машинное обучение в серьезный инструмент стратегического планирования, сохраняя при этом гибк

дин из наиболее надежных способов сохранения и систематизации исторических документов — их оцифровка», — сказала Анна Мурашкина. Молодая исследовательница поставила перед собой задачу — с применением машинного обучения построить модель, которая распознавала бы символы тибетского алфавита с изображений, переводила в машиночитаемый вид и при этом показывала бы большую точность, чем уже сущест

данных — как структурированные, так и полу- и неструктурированные. Результаты тестов показали, что ML-модуль в некоторых случаях в два раза точнее справляется с задачей обнаружения и классифик

мощью Cloud.ru Evolution AI Factory пользователи смогут ускорить процесс дообучения и развертывания ML-моделей для различных задач, разработку AI-агентов и запуск мультиагентных систем. Объедин

сам распределяет задачи и мощности, оптимизирует загрузку инфраструктуры и упрощает масштабирование ML-моделей, рационально используя CPU, GPU и т.д. Множество «ручных» операций автоматизирован

е антифрод-системы, основанные на статичных правилах, не успевают за изобретательностью мошенников. Машинное обучение (ML) меняет подход к борьбе с фродом, предлагая проактивные сценарии защиты

«Уралсиб» при поддержке GlowByte разработал концепцию единого подхода для решения MLOps-задач и функционал для создания MLOps-платформы. Это позволит оптимизировать выч

енение цвета после воздействия ультрафиолетом в течение различных временных интервалов. Кроме того, машинное обучение позволило успешно группировать чернила по схожим признакам», — отметила доц

ы работы с ML моделями: анализ типовых ошибок LLM, применение RAG для улучшения генерации, кейсы по AutoML, временным рядам и др. «Айтивности» и интерактивы Помимо деловой части гостей ждут раз