Привет! Меня зовут Илья Туксов, я проджект-менеджер проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Работаю в команде персонализации и параллельно учусь сам разрабатывать модели. Сегодня я расскажу об устройстве ML-проектов с точки зрения менеджмента. Мы разберем ключевые этапы проекта, поговорим об их специфике, поищем подводные камни и способы их избежать.

Это будет интересно в первую очередь техлидам команд, где есть машинное обучение, а также менеджерам продуктов и проектов. Еще текст будет полезен разработчикам моделей, желающим перейти на следующий уровень, и бизнес-заказчикам, которые хотят внедрить машинное обучение в процессы, но пока не знают, как это сделать.

https://habr.com/ru/post/713210/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713210

Использование интеллектуальных систем в продуктах на пике популярности: алгоритмы помогают определить, какую музыку и фильмы предпочитают пользователи, куда они хотят полететь в отпуск, — и почти никогда не ошибаются. 



Создание точных интеллектуальных систем — актуальная и сложная задача. Актуальная, потому что интеллектуальные системы активно используют, например, интернет-магазины, стриминговые сервисы, развлекательные площадки. Алгоритмы помогают компаниям повысить конверсию и средний чек, увеличить лояльность и уменьшить отток клиентов. 
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/695564/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=695564

Основная опасность бэкдоров заключается в том, что их очень сложно вычислить — это не вложенный кусок вредоносного кода, а зашитый при обучении модели паттерн поведения. Open Source модели или даже модели, которые были разработаны для заказчика «вовне», могут быть опасны тем, что они содержат подобные уязвимости. Зачем они нужны и что из себя представляют, рассказывают дата-сайнтисты «Инфосистемы Джет».

https://habr.com/ru/post/677664/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=677664