Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Облачная зависимость от вендора: как принимать осознанное решение
Когда vendor lock-in в облаке - это разумный компромисс, а когда - риск, который стоит оценить заранее.
RPA: что это на самом деле решает и где упирается в стену
Роботизация бизнес-процессов полезна в определённом наборе обстоятельств и ненадёжна за их пределами. Честный разбор того, чего ожидать, прежде чем браться за RPA-проект.
Почему подготовка признаков всё ещё важна в эпоху глубокого обучения
Глубокое обучение автоматизирует извлечение признаков - но не отменяет необходимость думать о том, какие данные вы подаёте на вход модели.
ML-модели деградируют молча - и большинство компаний этого не замечает
Модель, которая была точной при запуске, постепенно перестаёт быть точной по мере того, как меняется мир. Почему мониторинг деградации модели не является опциональным, и как настроить его до того, как это превратится в инцидент.
BERT и новая планка для прикладного NLP
Что модель BERT меняет в практическом применении обработки текстов и почему это важно для компаний, которые работают с неструктурированными данными.
Свои серверы против облака: большинство компаний получают и то, и другое
Дискуссия между сохранением серверов в собственном ЦОД и переносом всего в облако редко заканчивается чистым ответом. Разбор того, что реальная гибридная инфраструктура на самом деле предполагает.
Кто отвечает за качество данных в компании, которая не является IT-компанией
Проблемы с качеством данных встречаются повсеместно. Ответственность за них - редкость. Разбор того, как назначить владельцев без создания бюрократического слоя, которым никто не пользуется.
Реальная цена перехода на Kubernetes
Что компании не учитывают, когда решают перейти на Kubernetes: не только технические сложности, но и организационные и кадровые.
Потоковая обработка данных: когда она нужна и когда батч достаточен
Как понять, нужна ли компании потоковая обработка данных или это избыточная сложность для задач, которые отлично решаются пакетной загрузкой.
Когда внутренний API-шлюз действительно помогает
API-шлюзы стандартны на публичном периметре. Вопрос о том, нужен ли он между собственными внутренними сервисами, менее очевиден и заслуживает отдельного разбора.
Узкий ИИ в продакшне: где граница между пилотом и работающей системой
Почему большинство ИИ-пилотов не доходят до продакшна и что нужно, чтобы модель работала в реальных условиях, а не только в демо.
GDPR: первые месяцы применения и что из этого следует
Что показали первые недели реального применения европейского регламента о защите данных и как это меняет подход к работе с персональными данными.