AIrina 22 — Душа алгоритма

Откуда брать данные для обучения модели машинного обучения: готовые датасеты, собственный сбор или внутренние данные компании. Простое объяснение плюсов и минусов каждого подхода, без лишней теории. Источники данных для задач машинного обучения Когда мы обучаем модель машинного обучения, всё начинается с данных. Именно они задают качество будущих предсказаний и определяют, насколько модель будет полезной в реальной работе. Есть три основных пути получить подходящий набор — и каждый из них по-своему влияет на результат...

Роман вышел в 2013 году — когда соцсети ещё не казались вселенной. Но Дэйв Эггерс пугающе точно описал мир, где прозрачность становится формой контроля. «Сфера» читается как предупреждение о том, что бывает, когда технология заменяет личную жизнь. 🔥📚 🔗 Напоминание о предыдущей статье Напоминание: в предыдущей статье этой серии мы разбирали роман «Постчеловек». И сравнение с ним помогает точнее увидеть, насколько опасна иллюзия «идеального цифрового общества», которую показывает «Сфера». → читать...

Роман вышел в 2017 году — всего несколько лет назад. Но Вербер писал так, будто смотрел прямо в сегодняшние дискуссии об ИИ, автономии и расширенных возможностях человека. Это книга о том, что происходит, когда граница между человеком и технологией начинает растворяться. 🔥🤖 🔗 Напоминание о предыдущей статье Напоминание: вчера мы разбирали роман «Основание» — книгу о том, как алгоритмы могут моделировать будущее общества. → читать статью А «Постчеловек» показывает другую сторону: как технологии меняют саму природу человека...

Почему постановка задачи — основа машинного обучения В машинном обучении всё начинается не с кода, не с модели и даже не с данных — а с того, как именно сформулирована задача. Если с самого начала неправильно определить её тип, модель будет решать не то, что нужно, а все последующие шаги окажутся бессмысленными. Постановка задачи включает: понимание, что мы хотим предсказать, определение типа целевой величины, выбор класса задачи: классификация, регрессия или иной вид обучения. Правильная постановка создаёт ясную рамку, внутри которой модель сможет работать корректно и осмысленно...

Роман вышел в 1951 году — когда компьютер занимал целую комнату. Но Азимов уже тогда увидел идею, которая определит XXI век: мир можно предсказывать — если понимать, как думают люди. 🔮📚 🔗 Напоминание о предыдущей статье Перед этим разбором мы обсуждали «Я, робот». Если перелистать несколько идей оттуда, становится заметно, почему «Основание» звучит как следующая ступень эволюции — не о роботах, а о людях и закономерностях, управляющих обществом. → читать предыдущую статью ⭐ О чём эта книга «Основание»...

Что умеет машинное обучение Машинное обучение уже давно перестало быть чем-то из научной фантастики. Сегодня оно помогает нам ориентироваться в городах, создавать визуальный контент и даже писать код. Давайте разберёмся, как эти технологии работают внутри — мягко, спокойно, шаг за шагом. Беспилотные автомобили: когда машина учится у человека Беспилотные автомобили — один из самых наглядных примеров применения машинного обучения. Такое транспортное средство управляется не человеком, а алгоритмом, который анализирует ситуацию на дороге и принимает решения в реальном времени...

Машинное обучение часто воспринимают как что-то сложное и «только для специалистов». Но если убрать шум, остаётся очень простая структура: разные задачи требуют разных подходов. И прежде чем запускать модель, важно понять, что именно вы хотите от неё получить. Это похоже на разговор с умной системой: чем точнее вы формулируете задачу, тем точнее она работает. 🤝 Основные типы машинного обучения Обучение с учителем: когда модель учится по примерам Самый интуитивно понятный тип машинного обучения — это обучение с учителем...

Роман вышел в 1950 году — задолго до ИИ, больших данных и цифровых помощников. Но Азимов удивительно точно описал то, как меняется человек, когда рядом появляется интеллект, похожий на него, но лишённый эмоций. Эта книга — не о роботах. Она — о нас. 🤖✨ 🔗Напоминание о предыдущей статье Напоминание: в предыдущей статье этой серии мы разбирали роман «Наследие» Айзека Азимова — первую ступень мира робопсихологии. → читать статью И сравнение с ним помогает точнее увидеть, почему «Я, робот» ощущается как карта будущего, написанная задолго до него...

Роман вышел в 1940-х — когда ИИ казался фантастикой. Но Азимов уже тогда описал то, что мы сегодня называем поведенческими алгоритмами — и то, как человек пытается встроить этическую логику в машины. Эта книга читается как письмо из прошлого о том, что нас ждёт дальше. 🤖✨ 🔄 Напоминание о предыдущей статье В прошлой статье мы говорили о «Тринадцатой редакции» — книге о фильтрации реальности и перепрошивке фактов. И сравнение с ней помогает лучше увидеть, почему «Наследие» — не просто про роботов, а про людей, которые создают правила для будущего...

Мы каждый день слышим про искусственный интеллект, но редко задумываемся: как именно машина “учится”? Почему программа, которая вчера ничего не знала о кошках и собаках, сегодня уверенно их различает? В этой статье — простое объяснение машинного обучения на примере, который понятен каждому. ⭐ Зачем вообще нужно машинное обучение? Представьте, что перед вами стоит задача: научить программу определять, кто на изображении — кошка или собака. На первый взгляд кажется, что можно просто “зашить” в код правила...

Роман вышел в 2008 году — когда соцсети только начинали становиться частью повседневности. Но Мартин Кэн пугающе точно описал то, как информация перестаёт быть правдой и становится конструкцией. Сегодня это читается как анатомия цифровой реальности, где реальность можно отредактировать так же легко, как пост. Перед этим разбором мы обсуждали роман «Бегущий по лезвию». Если перелистать несколько мыслей оттуда — о том, что делает нас людьми — становится заметно, почему «Тринадцатая редакция» ощущается ещё ближе: здесь делают «нереальным» уже саму правду...

Роман вышел в 1968 году — когда идея искусственного интеллекта была скорее метафорой. Но Дик описал не машины, а людей, которые теряют способность чувствовать. Сегодня эта книга звучит как диагноз эпохи алгоритмов и эмоциональной усталости. 🤖💛 Напоминание о предыдущей статье Перед этим разбором мы говорили о «Почтальоне» — книге о силе идей в разрушенных системах. Если вспомнить ту мысль о том, что смысл может удерживать общество — становится заметнее, почему у Дика именно эмпатия становится последней человеческой гранью...