Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
GPT-3 год спустя: что реально изменилось для бизнеса
Год после выхода GPT-3 - хороший момент, чтобы отделить реальные изменения от шума и понять, где языковые модели уже работают.
GitHub Copilot и начало массового AI-assisted development
Что означает запуск GitHub Copilot для компаний, которые нанимают разработчиков и управляют инженерными командами.
Transformer выходит за пределы NLP: что это значит
Архитектура transformer, которая изменила обработку текста, начинает работать с изображениями и структурированными данными. Что это значит для бизнеса.
MLOps: разрыв между экспериментом и производством
Почему большинство ML-экспериментов не доходят до продакшна и что с этим делать на организационном уровне.
CLIP и мультимодальность: приход zero-shot-поведения
Что означает выход CLIP от OpenAI для компаний, которые думают о практическом применении ИИ за пределами текста.
AlphaFold: когда ИИ начинает менять науку, а не только бэк-офис
В ноябре 2020 года DeepMind объявил о результатах AlphaFold 2 на соревновании CASP. Разбор того, почему это важнее большинства новостей об ИИ - и что это меняет в понимании технологии.
Узкий ИИ в операциях: что работает, что зависает
Компании запускают пилоты с ИИ, но большинство из них не доходит до продуктива. Разбор того, что отличает рабочие кейсы от зависших.
GPT-3: что стоит думать об этом основателю
Летом 2020 года OpenAI выпустил GPT-3 - самую большую языковую модель на тот момент. Разбор того, что это реально означает для бизнеса прямо сейчас.
GPT-3 и новая планка для языковых моделей
Что означает выход GPT-3 для поиска, поддержки, аналитики текста и продуктового UX - взгляд для собственников и директоров.
Предиктивная аналитика в цепочках поставок: что показал кризис
Как пандемия проверила инвестиции в прогнозирование спроса и управление запасами - и что из этого вынести.
Компьютерное зрение для контроля качества: что реально в 2020 году
Трезвая оценка того, где компьютерное зрение реально работает в заводском контроле качества прямо сейчас - и каковы распространённые заблуждения о стоимости и масштабе.
Узкий ИИ в производстве: что реально работает в 2020 году
Честный обзор задач, где искусственный интеллект на производстве уже даёт измеримый результат, и где ещё нет.