🤖 Реальный Reinforcement Learning — это вообще возможно?

📩 Вопрос от подписчика:

Пробуем применять обучение с подкреплением (RL) в реальных задачах: энергосистемы, маркетинг, логистика.

Онлайн-RL почти сразу исключается — слишком рискованно экспериментировать в проде. Симуляторов под рукой нет, так что ушли в offline-RL. Алгоритмы типа CQL показывают хорошие результаты в тестах, но:
— сложно объяснить заказчикам
— плохо вписываются в индустриальные процессы

Чуть больше надежд даёт model-based RL (особенно простые MPC-подходы). Написали даже open source-библиотеку. Но всё упирается в качество модели среды. А в логах всё как обычно:

1. Узкое покрытие действий — политика в логах субоптимальна
2. Малый объём данных (<10k переходов)
3. Много шума и частично наблюдаемые состояния (по сути POMDP)

Всё это мешает обучить надёжную модель мира, не говоря уже о рабочей политике.

💬 Вопрос к вам:
🟣 Кто работает с RL в индустрии — узнаёте свои проблемы?
🟣 Model-based RL — всё ещё реалистичное направление?
🟣 Или стоит идти в сторону гибридов, имитационного обучения или вообще классического контроля?

🤝 Делитесь опытом — хочется понять, как другие решают эти практические тупики.

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

🚀 Как ускорить Python-код для ресурсоёмких задач

При работе с большими объёмами данных Python может «тормозить», особенно при обработке сотен тысяч строк или обучении сложных ML-моделей.

🎯 Ниже — два приёма, которые позволят ускорить обучение и загрузку данных в десятки раз.

1️⃣ Используйте GPU с включённым memory growth

По умолчанию TensorFlow может попытаться занять всю память видеокарты, что приводит к ошибке OOM. Решение — включить «постепенное» выделение памяти:

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    for gpu in gpus:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

2️⃣ Оптимизируйте загрузку данных с `tf.data`

Загрузка Excel-файла — типичное узкое место (Disk I/O). Использование tf.data.Dataset с prefetch позволяет загружать и обрабатывать данные асинхронно.

Пример:

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    data_generator,
    output_signature={col: tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32) for col in data.columns}
).shuffle(1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

📎 Вывод:
GPU и tf.data с правильной настройкой дают мощный прирост производительности. Особенно важно при работе с крупными ML-пайплайнами и в продакшене.

Библиотека дата-сайентиста #буст

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
— AlphaEvolve — новый кодинг-агент для сложных алгоритмов
— Model Context Protocol (MCP) — мост между LLM и любыми API
— Hugging Face + Kaggle — совместный доступ к моделям для всех

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
— Continuous Thought Machine — новая архитектура от SakanaAI, вдохновлённая биологией
— LLM превзошли врачей — OpenAI выпускает медицинский бенчмарк
— Инженерные хаки от DeepSeek — обучение и инференс без боли
— System prompt Claude — слит весь Claude на 24k токенов

📘 Обучение и развитие:
— fit() для новичков — просто и понятно
— От студента до AI-инженера — карьерный гайд
— MLечный путь 2025 — репортаж с коммьюнити-мероприятия
— Как прокачаться джуниору в ML — полезная подборка

🛠 Практика и инструменты:
— Разворачиваем нейросеть на VPS — FastAPI + Hugging Face за 15 минут
— Точная OCR через декомпозицию — кейс Avito

💬 Мнение:
— Интервью про ИИ, которое меня выбесило — критика, сатира, реакция

Библиотека дата-сайентиста #свежак

👨‍💻 Топ-вакансий для дата-сайентистов за неделю

Стажёр аналитик Spark Hadoop BigData —‍ от 60 000 до 100 000 ₽, гибрид (Москва)

Data Engineer ML —‍ от 220 000 до 320 000 ₽, удалёнка

Data Scientist, гибрид (Москва)

Ведущий инженер поддержки Data Platform (Yandex Cloud), гибрид (Москва)

Дата Саентист (Data Scientist), офис (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Data jobs

Библиотека дата-сайентиста

✔️ Как избежать ловушки автоматизации при масштабировании Low-Code AI

Платформы с Low-Code AI обещают быстрое внедрение без строчки кода. Но под нагрузкой они часто не справляются:
📌 Медленные ответы
📌 Перепутанные сессии
📌 Никакой прозрачности при сбоях

Вот как заставить low-code работать в реальном масштабе:

1⃣ Планируйте масштабирование заранее

Используйте сервисы с автоскейлингом (например, Azure Kubernetes Service, AWS SageMaker Pipelines). Избегайте базовых конфигураций — они не выдерживают нагрузку.

2⃣ Управляйте сессиями вручную

Очищайте данные пользователя после каждого запроса. Не полагайтесь на сохранённое состояние, если не контролируете его.

3⃣ Мониторьте не только метрики модели

Следите за:
— Временем ответа API
— Процентом ошибок
— Использованием ресурсов
— Добавьте бизнес-метрики (например, конверсия, влияние на продажи).

4⃣ Балансировка и авто-масштабирование

Размещайте модели через балансировщики нагрузки. Настройте масштабирование по CPU или задержке.

5⃣ Версионируйте и тестируйте

Каждое обновление — новая версия. Тестируйте в staging и проводите A/B-тесты.

Когда low-code — хороший выбор
✔️ Внутренняя аналитика
✔️ Обучающие проекты
✔️ Прототипы для неразработчиков

📌 Low-code не значит «всё само заработает». Масштаб требует инженерного подхода.

Библиотека дата-сайентиста #буст

🤖 ML в продакшене: следим за качеством после релиза

Даже самая точная модель на этапе разработки может со временем «поплыть» — из-за изменений в данных, поведении пользователей или внешней среды.

В новом материале разбираемся:
— какие метрики важно отслеживать после деплоя,
— когда запускать A/B-тесты,
— как строить систему алертов и реагировать на деградацию,
— и почему переобучение — не признак провала, а часть жизненного цикла ML.

👉 Читайте статью здесь: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z

Библиотека дата-сайентиста