Настройка Grafana для мониторинга PLC: как я подружил её с ClickHouse
Если у Вас много данных (вы их собираете или работаете с big data) то их надо не только хранить, но и нормально показывать.
→
Как я разбирался с сигналами PLC: от «какой-то бит горит» до нормальной диагностики
Продолжаем цикл статей "ML на заводе". Прежде чем строить модели, прогнозы и красивые графики, надо научиться понимать, что вообще приходит из оборудования.
→
Как я приводил заводские данные в порядок: документация, миграция и ClickHouse
Я недавно работаю на заводе ML-инженером, и довольно быстро понял простую вещь: модель — это не только ноутбук, фичи и метрики.
→
Как я готовлю заводской станок к ML: не читаю всё подряд, а собираю смысл
Когда я начал вкатываться в embodied AI, я думал, что быстро упрусь в нейросети, датасеты и архитектуры моделей. Но реальность оказалась другой: сначала я упёрся в завод.
→
Вайбкодинг, или почему теперь важно не просто писать код
Есть такое ощущение, что разработка за последние пару лет немного поехала кукухой.
→
OpenEffect вышел в мир
Пару месяцев назад я анонсировал новый проект.
→
Делаем сервис распознавания паспорта РФ в текст
Недавно я собирал небольшой OCR-сервис для распознавания паспорта РФ
→
PaddleOCR - распознаем текст на фото
Где-то около года назад я затеял пилить небольшой коммерческий продукт с говорящим названием Зада4кин...
→
Модели для генерации видео — Kling и Wan
Как это устроено и почему здесь промт критически важен (в отличие от LLM)
→
Как на самом деле работает кредитный скоринг (на простом примере)
Намедни решил я погуглить свою кредитную историю. Для общего развития. Вот что из этого вышло.
→
Дебаг и чтение чужого кода ключевой навык в век нейросетей
Сейчас практически каждый слышал о новом модном слове “вайбкодинг”. Но можно ли назвать вайбкодерами всех кто генерирует код с помощью нейросетей?
→
Пайплайн: как сделать RAG-сервис из видео
Тут я подробно расскажу, с чем я столкнулся на этапе создания своего N-GPT RAG LLM Service
→
RAG - что это?
Вы сталкиваетесь с этим каждый день, но, вероятно, не до конца понимаете, что это
→
Автоматизировал поиск вакансий на Яндекс Карьере
Я устал вручную просматривать нерелевантные вакансии и собрал...
→
Чанкование в RAG
Почему ML инженеры часто его недооценивают. Как размер чанка влияет на качество всей LLM+RAG системы
→
Динамические цены на такси. Почему?
Простое объяснение того, почему цены на такси постоянно меняются: спрос, предложение, коэффициент, поправки и роль машинного обучения...
→
ИИ уже захватил мир…
Как алгоритмы машинного обучения решают, какие видео и посты вы увидите в своей ленте.
→
Да кто такой этот ваш ИИ?
Простое объяснение, что такое машинное обучение и как на самом деле работает искусственный интеллект.
→