🔍 4 метода тестирования ML-моделей в продакшене

Наглядная схема с основными стратегиями проверки ML-моделей в боевых условиях.

▪️ A/B тестирование — распределение запросов между старой и новой моделью.
▪️ Canary тестирование — постепенный запуск новой модели для небольшого числа пользователей.
▪️ Перемешанное тестирование — комбинирование предсказаний обеих моделей, например, в рекомендациях.
▪️ Shadow тестирование — тестирование модели без влияния на пользователей, с логированием результатов.

👀 Альтернативный взгляд на нейросети: без матриц, но с высокой скоростью

Сегодня никого не удивить ещё одной нейросетью на Python, работающей через вычисления над матрицами.

А что, если реализовать нейросеть без матриц? И не на Python, а на Java.

Звучит необычно? Делимся подробностями: https://clc.to/WTJlfw

Swipe right or swipe left

Что делать, если твои мэтчи в жизни не такие точные, как твой код?

Спокойно, 14 февраля в 19:00 по МСК мы разберём, как ML анализирует speed dating и предсказывает match.

📌 Мы возьмем реальные данные со speed dating.

📌 Обучим модель, которая скажет: match или swipe left.

📌 Разберём, какие признаки реально важны (спойлер: работа в IT — не прям гарантия успеха (наши маркетологи подтверждают 😥).

💡 Приходи, если хочешь прокачать свой Python, ML и, возможно, станешь идеальной парой, как самый стильные форсы.

👉 Записаться

💫 Эффективная среда для ML-экспериментов

MLOps ускоряет разработку ML-продуктов, но слабая интеграция окружений замедляет процесс. Что важно для эффективных экспериментов?

▪️ Доступ к данным — как к сырым, так и к обработанным (через Feature Store).
▪️ Масштабируемые вычисления — возможность запускать Spark, Dask и др.
▪️ Быстрые итерации — запуск прод-подобных ML-тренировок прямо из ноутбука.
▪️ CI/CD для ML — авто-тестирование и деплой при PR в релизные ветки.
▪️ Гит-интеграция — понятная структура хранения кода и шаблоны репозиториев.
▪️ Отслеживание экспериментов — локально и удаленно.
▪️ Совместимость с продом — ноутбуки работают в контейнерах с теми же зависимостями.

Что бы добавили? Делитесь мыслями в комментариях! ⬇️🔥

🚀 Прокачайте навыки Computer Vision

Этот репозиторий — кладезь туториалов по современным моделям компьютерного зрения.

От классики до новейших SOTA-решений:
🔹 ResNet — основа для многих CV-моделей
🔹 YOLOv11, RT-DETR — передовые модели детекции
🔹 SAM 2 — мощный инструмент для сегментации
🔹 Florence-2, PaliGemma 2, Qwen2.5-VL — мультимодальные модели нового поколения

📌 Репозиторий: https://clc.to/grscTA

🐳 DeepSeek-R1 — очередной значительный шаг в развитии ИИ. Для сообщества ML-разработчиков и исследователей этот релиз важен по двум причинам:

👉 Это модель с открытыми весами, имеющая уменьшенные, дистиллированные версии.
👉 Она использует и анализирует метод обучения, который позволяет воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI o1.

Разберемся, как происходило обучение DeepSeek-R1: https://proglib.io/sh/SwVUWXrFN3

📚 Андрей Карпаты выпустил 3,5-часовой урок о предобучении, дообучении и обучении с подкреплением LLM — идеальное время для того, чтобы углубиться в тему и освоить основы ИИ... или выпить чашечку кофе (или три).

Ссылка на видео: https://clc.to/pq_ZUA

📊 Осторожно с box plot! Они могут вводить в заблуждение

На этом примере три разных набора данных дают похожие box plot, но их распределение совсем разное.

🔎 Что делать?
✅ Всегда проверяйте гистограммы, KDE и другие способы визуализации.
✅ Не доверяйте box plot вслепую — смотрите на детали распределения.

Вы сталкивались с такими ловушками?