🔍 Обнаружение аномалий в данных временных рядов с помощью статистического анализа
Как быстро выявлять отклонения в поведении пользователей, продажах или других метриках, если простые пороговые значения не работают?
📌 Когда нужен анализ аномалий?
- Поведение пользователей на сайте (например, онлайн-магазине)
- Резкие изменения активности в течение дня
- Мониторинг динамических показателей, где фиксированные пороги неэффективны
📊 Решение:
Статистические методы позволяют автоматически выявлять аномалии в реальном времени, даже если данные меняются в течение суток.
👉 Подробнее о методах и их применении:
Читать на Habr
#АнализДанных #Статистика #ML #Мониторинг
Как быстро выявлять отклонения в поведении пользователей, продажах или других метриках, если простые пороговые значения не работают?
📌 Когда нужен анализ аномалий?
- Поведение пользователей на сайте (например, онлайн-магазине)
- Резкие изменения активности в течение дня
- Мониторинг динамических показателей, где фиксированные пороги неэффективны
📊 Решение:
Статистические методы позволяют автоматически выявлять аномалии в реальном времени, даже если данные меняются в течение суток.
👉 Подробнее о методах и их применении:
Читать на Habr
#АнализДанных #Статистика #ML #Мониторинг
🔍 Векторный поиск в PostgreSQL: мощь pgvector
Расширение pgvector превращает PostgreSQL в мощный инструмент для векторного поиска – идеальное решение для рекомендательных систем, чат-ботов и работы с эмбеддингами.
Зачем это нужно?
✅ Встроенный векторный поиск без сложной инфраструктуры
✅ Интеграция с LLM и семантическими запросами
✅ Быстрое масштабирование внутри знакомого стека
Кому пригодится?
🔸 Продуктовым командам
🔸 Бэкенд-разработчикам
🔸 Инженерам данных
Подробности и практическое применение — в статье:
👉 Читать на Habr
#PostgreSQL #pgvector #БазыДанных #AI #ML
Расширение pgvector превращает PostgreSQL в мощный инструмент для векторного поиска – идеальное решение для рекомендательных систем, чат-ботов и работы с эмбеддингами.
Зачем это нужно?
✅ Встроенный векторный поиск без сложной инфраструктуры
✅ Интеграция с LLM и семантическими запросами
✅ Быстрое масштабирование внутри знакомого стека
Кому пригодится?
🔸 Продуктовым командам
🔸 Бэкенд-разработчикам
🔸 Инженерам данных
Подробности и практическое применение — в статье:
👉 Читать на Habr
#PostgreSQL #pgvector #БазыДанных #AI #ML
«Щит» или «Дуршлаг»: как ИИ защищает и уязвляет IT-безопасность
🔍 Машинное обучение меняет мир разработки: от автогенерации кода до анализа угроз. Но вместе с новыми возможностями появляются и риски — злоумышленники учатся взламывать и «отравлять» модели.
📌 Что внутри?
✔ Как ML помогает разработчикам в безопасности
✔ Почему нейросети могут стать слабым звеном
✔ Реальный опыт внедрения ML в MaxPatrol VM
✔ Заменит ли ИИ айтишников?
💬 «Технологии стремительно меняют ИБ-ландшафт — важно понимать их потенциал и подводные камни».
Читать полностью → habr.com/ru/companies/pt/articles/923342
#ML #Кибербезопасность #ИИ #Разработка
🔍 Машинное обучение меняет мир разработки: от автогенерации кода до анализа угроз. Но вместе с новыми возможностями появляются и риски — злоумышленники учатся взламывать и «отравлять» модели.
📌 Что внутри?
✔ Как ML помогает разработчикам в безопасности
✔ Почему нейросети могут стать слабым звеном
✔ Реальный опыт внедрения ML в MaxPatrol VM
✔ Заменит ли ИИ айтишников?
💬 «Технологии стремительно меняют ИБ-ландшафт — важно понимать их потенциал и подводные камни».
Читать полностью → habr.com/ru/companies/pt/articles/923342
#ML #Кибербезопасность #ИИ #Разработка
🔹 От сырого кликстрима к чистым датасетам: как в Lamoda Tech работают с данными
Команда Lamoda Tech рассказала о своём опыте построения эффективной инфраструктуры для обработки данных.
📌 Проблемы, с которыми столкнулись:
- Разрозненные подходы к подготовке данных среди команд
- Дублирование логики и вычислительных ресурсов
- Трудности с переиспользованием данных
- Рост времени на запуск новых ML-продуктов и экспериментов
💡 Решение:
👉 Feature Storage — фреймворк на базе Apache Spark для стандартизации работы с датасетами
👉 Action Storage — специализированное решение для кликстрим-данных
Эти инструменты теперь — стандарт в Lamoda, ускоряющий разработку ML-моделей и упрощающий взаимодействие между командами.
📖 Подробнее — в статье на Habr: Читать далее
#DataScience #ML #BigData #Lamoda
Команда Lamoda Tech рассказала о своём опыте построения эффективной инфраструктуры для обработки данных.
📌 Проблемы, с которыми столкнулись:
- Разрозненные подходы к подготовке данных среди команд
- Дублирование логики и вычислительных ресурсов
- Трудности с переиспользованием данных
- Рост времени на запуск новых ML-продуктов и экспериментов
💡 Решение:
👉 Feature Storage — фреймворк на базе Apache Spark для стандартизации работы с датасетами
👉 Action Storage — специализированное решение для кликстрим-данных
Эти инструменты теперь — стандарт в Lamoda, ускоряющий разработку ML-моделей и упрощающий взаимодействие между командами.
📖 Подробнее — в статье на Habr: Читать далее
#DataScience #ML #BigData #Lamoda
🔍 DuckDB: мощная альтернатива pandas для работы с данными
💡 В ML-проектах большая часть времени уходит не на моделирование, а на подготовку данных. Разбираемся, как ускорить этот процесс с помощью DuckDB.
📌 О чем статья?
— Почему очистка и трансформация данных — это bottleneck в ML.
— Обзор DuckDB: легкость, производительность и SQL-подход.
— Сравнение с pandas и примеры эффективного использования.
📖 Читать полностью →
#DataScience #ML #DuckDB #Аналитика
💡 В ML-проектах большая часть времени уходит не на моделирование, а на подготовку данных. Разбираемся, как ускорить этот процесс с помощью DuckDB.
📌 О чем статья?
— Почему очистка и трансформация данных — это bottleneck в ML.
— Обзор DuckDB: легкость, производительность и SQL-подход.
— Сравнение с pandas и примеры эффективного использования.
📖 Читать полностью →
#DataScience #ML #DuckDB #Аналитика
🔮 DevOps в 2025 году: тренды и прогнозы
Эксперт Яндекса Константин Полуэктов рассказывает о будущем DevOps:
✔️ Как изменится профессия через год?
✔️ Рост влияния машинного обучения
✔️ Эволюция облачных сервисов
📌 Читайте прогнозы от инженера Яндекс.Облака и преподавателя ИТМО → **Подробнее на Habr**
#DevOps #Облака #ML #ITТренды
Эксперт Яндекса Константин Полуэктов рассказывает о будущем DevOps:
✔️ Как изменится профессия через год?
✔️ Рост влияния машинного обучения
✔️ Эволюция облачных сервисов
📌 Читайте прогнозы от инженера Яндекс.Облака и преподавателя ИТМО → **Подробнее на Habr**
#DevOps #Облака #ML #ITТренды
🔍 RecBole — универсальный фреймворк для рекомендательных систем на PyTorch
📌 Что это?
RecBole — это мощный инструмент для ML-инженеров, работающих с рекомендательными системами. Он позволяет:
✔ Быстро тестировать десятки алгоритмов (от классического MF до современных SASRec и KGAT).
✔ Хранить все настройки в едином YAML-файле, избавляясь от сотен аргументов командной строки.
✔ Автоматически сравнивать метрики и выбирать лучшую модель для продакшена.
🔧 Почему стоит попробовать?
RecBole упрощает эксперименты, делает код чище, а результаты — воспроизводимыми.
📖 Подробности — в статье на Хабре:
👉 Читать далее
#ML #RecommendationSystems #PyTorch #RecBole
📌 Что это?
RecBole — это мощный инструмент для ML-инженеров, работающих с рекомендательными системами. Он позволяет:
✔ Быстро тестировать десятки алгоритмов (от классического MF до современных SASRec и KGAT).
✔ Хранить все настройки в едином YAML-файле, избавляясь от сотен аргументов командной строки.
✔ Автоматически сравнивать метрики и выбирать лучшую модель для продакшена.
🔧 Почему стоит попробовать?
RecBole упрощает эксперименты, делает код чище, а результаты — воспроизводимыми.
📖 Подробности — в статье на Хабре:
👉 Читать далее
#ML #RecommendationSystems #PyTorch #RecBole
🔷 4 бесплатных часа GPU в день: JupyterLab на PrimeWay за пару кликов
📌 Полноценный JupyterLab-сервер на A100 / A40 с 4 часами бесплатной работы в сутки теперь доступен каждому!
🚀 Как получить?
✔️ Быстрая настройка
✔️ Простая регистрация
✔️ Мощные GPU для задач ML и анализа данных
🔗 Читать инструкцию
#GPU #JupyterLab #Бесплатно #DataScience #ML
📌 Полноценный JupyterLab-сервер на A100 / A40 с 4 часами бесплатной работы в сутки теперь доступен каждому!
🚀 Как получить?
✔️ Быстрая настройка
✔️ Простая регистрация
✔️ Мощные GPU для задач ML и анализа данных
🔗 Читать инструкцию
#GPU #JupyterLab #Бесплатно #DataScience #ML
🔍 Как анализировать сетевые аномалии с помощью Suricata и машинного обучения
Suricata — мощный инструмент для мониторинга трафика и выявления угроз, но большие потоки событий требуют более глубокого анализа. Аналитикам нужны не просто разрозненные данные, а связные закономерности и агрегированные отклонения.
🤖 Решение: машинное обучение + структурированные события в
📌 Основные моменты:
✔ Проблема анализа – ручной разбор тысяч алертов неэффективен.
✔ Как Suricata помогает – предоставляет удобный JSON-формат для обработки.
✔ Где машинное обучение – автоматическое выявление скрытых угроз и аномалий.
🔗 Читать подробнее на Хабре
#Кибербезопасность #Suricata #ML #Аналитика
Suricata — мощный инструмент для мониторинга трафика и выявления угроз, но большие потоки событий требуют более глубокого анализа. Аналитикам нужны не просто разрозненные данные, а связные закономерности и агрегированные отклонения.
🤖 Решение: машинное обучение + структурированные события в
eve.json для выявления сложных атак. 📌 Основные моменты:
✔ Проблема анализа – ручной разбор тысяч алертов неэффективен.
✔ Как Suricata помогает – предоставляет удобный JSON-формат для обработки.
✔ Где машинное обучение – автоматическое выявление скрытых угроз и аномалий.
🔗 Читать подробнее на Хабре
#Кибербезопасность #Suricata #ML #Аналитика
🚀 Масштабирование AI/ML-инфраструктуры в Uber: 8 лет эволюции
Компания Uber уже 8 лет активно применяет технологии машинного обучения (ML), начиная с 2016 года, когда первые сложные ML-модели внедрялись для подбора водителей, пассажиров и ценообразования. Сегодня глубокое обучение стало основой критически важных сервисов, а генеративный ИИ открывает новые горизонты.
🔹 Что изменилось за эти годы?
- Переход от rule-based моделей к нейросетям и генеративным AI-решениям.
- Развитие инфраструктуры: CPU/GPU, программные библиотеки, фреймворки распределённого обучения.
- Усовершенствование платформы Michelangelo для полного цикла работы с моделями.
💡 Цель: Гибкое масштабирование для растущих запросов ИИ и ML в реальном времени.
📌 Узнайте подробности в статье на Habr.
#AI #ML #Uber #Технологии #DataScience
Компания Uber уже 8 лет активно применяет технологии машинного обучения (ML), начиная с 2016 года, когда первые сложные ML-модели внедрялись для подбора водителей, пассажиров и ценообразования. Сегодня глубокое обучение стало основой критически важных сервисов, а генеративный ИИ открывает новые горизонты.
🔹 Что изменилось за эти годы?
- Переход от rule-based моделей к нейросетям и генеративным AI-решениям.
- Развитие инфраструктуры: CPU/GPU, программные библиотеки, фреймворки распределённого обучения.
- Усовершенствование платформы Michelangelo для полного цикла работы с моделями.
💡 Цель: Гибкое масштабирование для растущих запросов ИИ и ML в реальном времени.
📌 Узнайте подробности в статье на Habr.
#AI #ML #Uber #Технологии #DataScience
🚀 Мощный сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4: идеальная платформа для AI/ML
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/101/a70/55b/101a7055b0d1d080324d926bec7b5529.webp" />
Современный бизнес активно внедряет ИИ — от автоматизации до генеративных моделей. Но для работы сложных алгоритмов нужны мощные вычислительные системы.
🇷🇺 Российская компания **ITPOD (в составе ITG)** представила сервер **SY4108G-D12R-G4**, разработанный специально для задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
🔥 **Что делает его особенным?**
✔️ Оптимизирован для работы с AI/ML
✔️ Высокая производительность и масштабируемость
✔️ Отечественная разработка
Отличный выбор для компаний, которые хотят внедрять передовые технологии без зависимости от зарубежных решений.
📌 [Читать подробнее на Habr](https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/?utmcampaign=928716&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss)
#AI #ML #Сервер #ITPOD #Технологии #РоссийскаяРазработка
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/101/a70/55b/101a7055b0d1d080324d926bec7b5529.webp" />
Современный бизнес активно внедряет ИИ — от автоматизации до генеративных моделей. Но для работы сложных алгоритмов нужны мощные вычислительные системы.
🇷🇺 Российская компания **ITPOD (в составе ITG)** представила сервер **SY4108G-D12R-G4**, разработанный специально для задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
🔥 **Что делает его особенным?**
✔️ Оптимизирован для работы с AI/ML
✔️ Высокая производительность и масштабируемость
✔️ Отечественная разработка
Отличный выбор для компаний, которые хотят внедрять передовые технологии без зависимости от зарубежных решений.
📌 [Читать подробнее на Habr](https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/?utmcampaign=928716&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss)
#AI #ML #Сервер #ITPOD #Технологии #РоссийскаяРазработка