ML и Data
Тестируем ИИ-агентов и нейросети, разбираем архитектуры, подбираем серверы и настраиваем MLOps.
-
-
Векторный поиск внутри PostgreSQL: что умеет и где может пригодиться pgvector
-
Edge AI: локальный инференс — новый драйвер эффективности бизнеса
-
Красный vs Зеленый: есть ли у AMD шансы в AI/ML/DL? Часть 2
-
Красный vs Зеленый: есть ли у AMD шансы в AI/ML/DL? Часть 1
-
Как прошел MLечный путь 2025? Один митап — четыре доклада и пять стартапов
-
Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML
-
Задача о дверях и теории вероятности
-
Как готовить Triton: рецепты вашей собственной Inference-платформы
-
Задача о трех моделях и одной GPU
-
Головоломка, кофе и охапка интересных книг, или как я искал истоки термина «Deep Learning». Часть 2
-
Сам себе режиссер: тестируем нейросети для создания видео