Сделано с любовью и TensorFlow: моя первая нейронка с нуля (без GPU и с бюджетом $0)

Когда я впервые села за компьютер с мыслью: «А не обучить ли мне нейросеть?» у меня не было понимания как это сделать и с чего начать. Зато была любовь к собакам, интерес к машинному обучению и желание разобраться, как всё работает. Так родился проект HappyPuppy - моя первая нейронка, которая распознаёт сибирского хаски и французского бульдога на фотографии. Просто загрузите фото (jpg, jpeg, png до 1MB) с вашим питомцем и модель предскажет породу. Далее я расскажу, как на домашнем Маке появилась и выросла моя первая сверточная нейронная сеть (CNN): от идеи до работающей модели — её создание, обучение и тестирование. Эта история будет особенно полезна новичкам в мире ИИ без опыта в программировании . Ссылка на код на GitHub, архитектура модели и маленький ликбез по сверточным нейронным сетям будут в конце статьи. А сейчас — история создания по шагам.

https://habr.com/ru/articles/905718/

Как мы научились сохранять тембр и интонацию спикера при переводе видео в Яндекс Браузере

Осенью 2021 года мы впервые представили пользователям технологию перевода видео в Яндекс Браузере. Этот инструмент быстро стал популярен: с его помощью переведены уже миллионы часов видеоконтента. Напомним, что на старте для перевода использовались только два голоса — мужской и женский. Затем мы расширили набор заранее созданных голосов. Ну а сегодня мы делаем следующий большой шаг вперёд. Теперь наша технология сохраняет тембр и интонации оригинального голоса, создавая перевод, который звучит более естественно и близко к оригиналу. О том, как мы этого добились, расскажу в этой статье. Вы узнаете, как выглядит архитектура нашего нового решения, какие проблемы zero‑shot‑синтеза мы решали и как ускоряли инференс новой модели. Расскажу про эвристики для выбора аудиопромптов. Поговорим про замеры качества. Ну и, конечно же, покажу итоговый результат нашей работы в виде ролика в конце статьи.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/902086/

We're building a dystopia just to make people click on ads [video]
https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_we_re_building_a_dystopia_just_to_make_people_click_on_ads
#ycombinator #TED #talks #politics #technology #business #corruption #economics #social_change #consumerism #sociology #society #democracy #social_media #government #data #algorithm #machine_learning

Безопасность ИИ на практике: разбор заданий AI CTF на Positive Hack Days Fest 2

Чем больше систем работают на основе машинного обучения, тем критичнее становится вопрос их безопасности. Умные технологии всё больше окружают нас, и сложно отрицать важность этой темы. С 2019 года на конференции PHDays мы проводим соревнование по спортивному хакингу AI CTF, нацеленное на атаки систем, построенных на машинном обучении. Соревнование проходит в рамках AI Track — направления с докладами на Positive Hack Days , где эксперты в области информационной безопасности делятся опытом применения машинного обучения как для offensive, так и для defensive задач. В 2023 году мы поэкспериментировали с форматом, создав квест-рум, где участникам нужно было обойти три фактора защиты, чтобы выбраться. Однако, прислушавшись к многочисленным просьбам сообщества, мы решили вернуться к нашему традиционному формату CTF.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/903514/

Llama 4 Smells Bad
https://fastml.com/llama-4-smells-bad/
#ycombinator #machine_learning #data_analysis #data_science #classification #regression #vowpal_wabbit #spearmint #random_forest #time_series #large_language_models

"Periodic table of machine learning" could fuel AI discovery
https://news.mit.edu/2025/machine-learning-periodic-table-could-fuel-ai-discovery-0423
#ycombinator #William_T_Freeman #Shaden_Alshammari #Mark_Hamilton #AI_algorithms #machine_learning #periodic_table

Introducing the AI Dev Gallery: Your Gateway to Local AI Development with .NET
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-ai-dev-gallery-gateway-to-local-ai-development/

Тайные сообщества товаров: обзор графовых методов

Привет, Хабр! На связи команда матчинга и группировки из ecom.tech . Наша команда решает задачи поиска, группировки и сортировки товаров, с помощью алгоритмов машинного обучения. Например, такие алгоритмы объединяют товары от разных продавцов в одной карточке, что дает покупателям возможность сэкономить время и деньги. Сегодня мы расскажем, как исследовали алгоритмы community detection для группировки товаров, с какими проблемами столкнулись и при чём тут матчинг. Статья будет полезна всем, кто работает с большими объемами данных и ищет способы оптимизировать операции с этими данными. Поехали!

https://habr.com/ru/companies/ecom_tech/articles/894982/

Новые LLM от Google в 2025 году: генерация идей, голосов, картинок… и песни дельфинов

Привет, Хабр! Меня зовут Саша Пиманов, в МТС я занимаюсь разработкой. Мне нравится следить за глобальными трендами в области, и сегодня хочу обсудить новые LLM от Google. На конференции Google Cloud Next 2025 в Лас-Вегасе компания показала , как усовершенствовала модели Gemini, и представила новые инструменты для создания музыки, видео и изображений. Было много идей для бизнеса, творческого комьюнити и защиты окружающей среды. А еще — необычные проекты вроде анализа вокализаций дельфинов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/902806/

#искусственный_интеллект #ai #ии #itкомпании #машинное+обучение #machine_learning #google #llm #проекты

Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей

Хабр, привет! На связи Кравцов Кирилл и Суздалев Руслан из команды моделирования поведенческих сценариев Центра развития искусственного интеллекта СПАО «Ингосстрах» (далее – ЦРИИ). В статье поделимся решением, которое помогает нам быстрее обучать и интегрировать модели в компании. С ростом компании и ЦРИИ, в частности, у нас появлялось все больше бизнес-заказчиков, которым нужны были ML-модели. Поэтому потребность росла, а ограниченность ресурсов не позволяла быстро обрабатывать задачи бизнеса и многое уходило в беклог.

https://habr.com/ru/companies/ingos_it/articles/901782/

Join the .NET & C#Teams at Microsoft Build 2025
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/join-us-at-build-2025/

Киберучения с поведенческим анализом: результаты работы MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection)

Использование разрабатываемых решений для безопасности в условиях, максимально приближенных к реальным, — лучший способ проверить их эффективность. Я уже рассказывал про модуль MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection). Он работает как система second opinion — собирает данные о событиях и пользователях, присваивает им определенную оценку риска (risk score) и выдает альтернативное мнение, основываясь на своих алгоритмах. Фишка BAD в том, что он снижает когнитивную нагрузку аналитика системы SIEM, позволяя эффективнее принимать решение по инциденту информационной безопасности. Мы постоянно испытываем наш модуль в таких сценариях. Чтобы проверить, как MaхPatrol BAD справляется с обнаружением сложных и неизвестных атак, мы тестируем его в условиях киберучений. В этих учениях традиционно участвует наша red team — команда, имитирующая действия реальных злоумышленников. О том, какие результаты показывает модуль, какие атаки удается выявлять и какие выводы мы сделали, расскажу далее.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/898836/

Помощник читателя: визуализируем сюжет

Пишем AI-помощника для анализа художественных произведений. С помощью языковой модели для анализа текста и небольшой обвязки для визуализации полученного структурированного ответа генерируем: - граф связей между героями; - хронологию событий; - карту мест действия.

https://habr.com/ru/articles/900870/

Из чего сделаны GPU от Т1 Облако? Фотообзор и примеры применения

Привет, Хабр. На связи команда

https://habr.com/ru/companies/T1Holding/articles/897528/

Конвейер машинного обучения для классификации рукописных цифр MNIST с использованием TensorFlow Extended (TFX)

В рамках данной статьи будет рассмотрено построение конвейера машинного обучения для классификации рукописных цифр из базы данных MNIST с использованием фреймворка TensorFlow и TFX, а также мониторинг процесса обучения с помощью TensorBoard и выпуск модели с автоматической генерацией к ней API с помощью TensorFlow Model Server. Основная цель данной статьи заключается в восполнении информационного пробела по теме использования TFX в контексте решения задачи классификации рукописных цифр MNIST, которая уже была представлена TensorFlow в виде одноименного репозитория tfx/tfx/examples/mnist .

https://habr.com/ru/articles/898140/

I'm really happy that Matheus palmero.bsky.social has joined my group for the coming year, working on dynamical systems, #recurrence_plot, and #machine_learning."

Открываем instruct-версию YandexGPT 5 Lite

Недавно мы выложили в открытый доступ pretrain-версию модели YandexGPT 5 Lite, обученную нами с помощью технологий Яндекса и без применения каких-либо сторонних моделей. За прошедший месяц в сообществе её скачали более 15 тысяч раз, на её основе создали больше десятка квантизованных моделей и даже дообучили instruct-версии. Тем не менее мы видим большой интерес к instruct-версии Яндекса, поэтому сегодня выкладываем её в открытый доступ. В том числе — в совместимом с llama.cpp формате, о чём нас просили на Хабре. Кроме того, мы обновили лицензионное соглашение для обеих моделей так, чтобы применять её стало возможно в ещё большем числе проектов, в том числе во многих коммерческих проектах. Для тех, кто хотел бы попробовать новую модель онлайн, она также доступна для выбора в Чате с Алисой и через API в Yandex Cloud.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/895428/

The First LLM
https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm
#ycombinator #genai #llm #machine_learning

Все ли волки страшные: AUF или как приручить uplift?

Всем привет! Меня зовут Мельников Виктор, я работаю Junior Data Scientist в хабе Розничного Бизнеса Департамента Продвинутой Аналитики в Альфа-Банке. В этой статье я расскажу про AUF – Open Source библиотеку Альфа-Банка. Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования. Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу. Дисклеймер : эта статья не про uplift-моделирование, а про библиотеку, которая решает задачу uplift-моделирования. Если хотите почитать про общую постановку задачи, посмотреть на математику, лежащую в основе uplift, в конце статьи оставил раздел с ссылками на полезные материалы.

https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/895002/

In my previous job I was in charge of data collection for our #machine_learning.

• We sent people around the world to collect handwriting samples
• We implemented a "help us improve" pipeline in our apps: *opt-in*, in a way that respects GDPR, to be able to expunge data when users change their mind
• We respected the licenses of academic databases

The ethics there should be chanted. *Management supported doing things right*: it's not because it's there that you can train on it.

@timnitGebru