ИИ не исправит «плохие» данные: почему бизнес автоматизирует ошибки вместо решений и что с этим делать
ИИ не исправит «плохие» данные: почему бизнес автоматизирует ошибки вместо решений и что с этим делать Масштабирование ИИ-инструментов часто ограничивается качеством данных. Если они неполные, противоречивые или устаревшие, модель увеличивает количество ошибок в работе бизнеса. Как перестроить дата-платформу, не пропускать «плохие» данные и быстрее создавать аналитические и ИИ-продукты — разбираемся вместе с Михаилом Филимоновым, CTO дата-платформы в компании «Магнит».
По теме
Как мой сайт считает ботов, не храня ни одного IP: чистый PHP без базы, строгая CSP и 160 тестов
В прошлой статье я рассказывал про SSH-ловушку на своём сервере. В комментариях несколько раз спросили: а что за сайт, на котором всё это…
Апскейлер QSSR для базовой PS5 добавят в Marvel’s Spider-Man 2, ARC Raiders и другие игры
Sony представила новую волну игр, которые в ближайшем будущем получат поддержку апскейлера QSSR для базовой PS5. Технология уже доступна в…
[Перевод] Монолит, модульный монолит и микросервисы: практическое сравнение для .NET
Как каждый из подходов организует код, разделяет данные и какие библиотеки требует в экосистеме .NET. Разработчики редко выбирают…
Сколько реально стоит опечатка в раскладке, если считать в токенах LLM
Я написал Зябру - локальный переключатель раскладки: набрал “ghbdtn” вместо “привет”, программа сама стирает и переписывает правильно…