С какими ограничениями сталкиваются команды при работе с внешними LLM-провайдерами: стоимость, стабильность, доступ к данным и ограничения инфраструктуры. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: .

Можно ли общаться с данными через текст и получать ответы без SQL? Разбираем, как это работает на практике. Подробнее: .

Показываем, как ИИ помогает автоматизировать рутинные отчётные задачи. Подробнее: .

Что происходит после обучения модели и как она начинает применяться в реальных задачах — разбираем, что такое инференс и как он работает на практике. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: .

Почему валидация — обязательный этап и как её правильно проводить. Подробнее: .

Типовые ошибки при работе с ИИ и как их избежать. Подробнее о курсе: .

Какие характеристики отличают современную систему работы с данными от устаревших решений. Подробнее: .

Как меняются требования к специалистам и какие навыки становятся критичными для работы с машинным обучением в 2026 году. Подробнее: .

Как увеличивать объёмы данных без потери качества и не ломать модель на этапе роста. Подробнее: .

Чем отличается краудсорсинг как услуга от классических подходов к разметке данных и когда он действительно эффективнее. Подробнее: .

Как привлекать внешних исполнителей для разметки данных и при этом сохранять контроль над качеством. Подробнее: .

Всегда ли для задачи нужна полноценная модель машинного обучения? Разбираем случаи, где проще и эффективнее использовать альтернативные подходы. Подробнее: .

.

Константин Аркеров — аналитик данных в компании Cloudꓸru, занимается исследованием клиентского опыта. В этом видео Константин на примере рабочей задачи покажет, как он использует ИИ в аналитике: автоматизирует рутину и использует большие языковые модели (LLM) для семантического анализа текста. Evolution Foundation Models: n8n: Grafana: ....

Владимир Килязов — технический эксперт по машинному обучению и ИИ, развивает сервисы Evolution AI Factory. В этом видео он расскажет вам: — как снизить затраты на инференс больших языковых моделей (LLM); — почему модели с оплатой по токенам не всегда выгодны; — зачем разворачивать собственный инференс больших языковых моделей (LLM). Сервис маш....

Разбираем принципы грамотного промпта для задач аналитики. Подробнее: .

Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы. Подробнее: .

Как ИИ помогает ускорить первичный исследовательский анализ данных. Подробнее: .

.

.