DiffQuant: прямая оптимизация коэффициента Шарпа через дифференцируемый торговый симулятор

Большинство ML -систем для трейдинга оптимизируют MSE , а оценивают по коэффициенту Sharpe . В DiffQuant этот разрыв убран: весь путь от рыночных признаков до позиции, PnL и издержек собран в единый дифференцируемый граф. Градиент проходит не через proxy -цель, а через саму торговую механику. На двух последовательных held-out кварталах прототип показал Sharpe +1.73 и +1.15 после учёта комиссий. Код, данные и протокол эксперимента открыты. Это не готовая торговая система - это другая постановка задачи.

https://habr.com/ru/articles/1022254/

#machine_learning #алгоритмическая_торговля #deep_learning #pytorch #quantitative_finance #algorithmic_trading #quantitative_research #differentiable_programming #itransformer #backtesting

[Перевод] Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки

Когда аугментации в детекции «не работают», проблема часто не в модели, а в bbox после преобразований. Неверный coord_format , перепутанные нормализованные и абсолютные координаты, агрессивные кропы, пустые боксы после фильтрации — всё это не ломает код, но quietly ломает обучение. В статье разбираю: — какие форматы bbox поддерживает Albumentations — как правильно настраивать A.BboxParams — когда использовать min_area и min_visibility — почему обычный RandomCrop часто плохая идея для detection — и где пайплайн чаще всего ломается на практике Если вы работаете с COCO , YOLO , pascal_voc или просто хотите перестать обучать модель на испорченной разметке — этот материал для вас.

https://habr.com/ru/articles/1020618/

#albumentations #bounding_boxes #object_detection #computer_vision #data_augmentation #bbox #coco #yolo #python #deep_learning

WACV 2026 в Тусоне: конференция, пустыня и немного экзистенции

Привет, Хабр! Я — Максим Куркин из лаборатории FusionBrain AIRI. Когда мне сказали «поедешь на WACV», первая мысль была — отлично, конференция. Вторая мысль — Тусон, Аризона. Пустыня Сонора. Кактусы‑сагуаро высотой с двухэтажный дом. +25°C в начале марта, когда в Москве ещё лежит снег. Круто! В итоге я провёл в командировке девять дней — с 5 по 13 марта. Два дня дороги в каждую сторону, пять дней конференции, немного пустыни вокруг. Поездка получилась насыщенной: и по науке, и по ощущениям, и очень хочется поделиться увиденным!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1018010/

#WACV_2026 #Computer_Vision #Машинное_обучение #Искусственный_интеллект #Конференции #Vision_Encoders #Deep_Learning #Интерпретируемость_нейросетей #VLM

[Перевод] Как подбирать аугментации: гипотезы, протокол и метрики

Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет. Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает. Ключевая мысль: аугментация — явное утверждение о том, какие вариации не должны менять смысл метки. Отсюда проще решать, что оставить и что убрать, и отличить реальную пользу от ситуации, когда обучение просто стало шумнее. Без «волшебной таблетки»: не готовая формула, а интуиция, ментальная модель и пошаговый протокол для реальных систем. Внутри — инженерный взгляд, два уровня, пайплайн в семь шагов, настройка силы и бюджета, продвинутые приёмы, диагностика и метрики, признаки вреда, автопоиск, выкат и примеры. Исходный гайд в документации . (Документация)[ https://albumentations.ai/docs/ ] Репозиторий Albumentations — открытая библиотека аугментаций изображений (15k+ звёзд на GitHub, 140M+ загрузок).

https://habr.com/ru/articles/1016172/

#computer_vision #deep_learning #machine_learning #albumentations #нейронные_сети #data_augmentation #image_augmentation #аугментация_изображений #машинное_обучение #компьютерное_зрение

Как научить плейлист-генератор не лезть с персонализацией куда не просят

Статья о том, почему «лучшие хиты Queen» и «что-нибудь под пробежку» – это принципиально разные запросы, и что с этим делать ML-инженеру музыкального стриминга Работа принята на EACL 2026 Workshop NLP4MusA. Авторы: Фёдор Бузаев, Ринат Муллахметов, Роман Богачёв, Илья Седунов, Олег Павлович, Камиль Мазитов, Дарья Пугачёва, Иван Сухарев (Zvuk, AIRI, НИУ ВШЭ, Иннополис).

https://habr.com/ru/companies/zvuk/articles/1012636/

#персонализация #персонализация_контента #ai #machine_learning #deep_learning #машинное_обучение #глубинное_обучение

[Перевод] Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются. Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter». В этой статье разбираем аугментации глубже: — два режима аугментаций (in-distribution и out-of-distribution) — почему нереалистичные трансформации могут улучшать обобщающую способность — когда аугментации начинают вредить — как строить устойчивый пайплайн аугментаций Материал основан на ~10 годах практики обучения моделей компьютерного зрения (на работе, при написании научных статей, в ML соревнованиях) и ~7 годах разработки библиотеки Albumentations.

https://habr.com/ru/articles/1008560/

#computer_vision #deep_learning #machine_learning #albumentations #нейронные_сети #data_augmentation #image_augmentation #аугментации_изображений #машинное_обучение #компьютерное_зрение

🌐 Deep Learning – Công nghệ AI được dự báo tăng trưởng hàng trăm tỷ USD

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, Deep Learning đang trở thành công nghệ cốt lõi giúp AI phát triển mạnh mẽ.

Nhờ các mạng nơ-ron nhiều tầng, máy tính có thể:

✔ Nhận diện hình ảnh
✔ Hiểu ngôn ngữ con người
✔ Phân tích dữ liệu phức tạp
✔ Tạo ra nội dung mới bằng AI

📚 Tìm hiểu chi tiết trong bài viết:
👉 https://nhanhoa.com/tin-tuc/deep-learning.html
#nhanhoa #deep_learning #AItrend #machinelearning #AI2026 #congnghe

Лес под прицелом нейросетей: сравниваем модели для выявления рубок со спутника

Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО) – это не только 50% российской нефти, но и 530 тыс. кв. км лесов. Развитие инфраструктуры месторождений и интенсивные заготовки требуют жесткого контроля вырубок. С 2014 года здесь ведут мониторинг по снимкам со спутников, собрав базу из 15000 записей, включающих информацию о выявленных лесных рубках, но есть проблема: ручное дешифрирование происходит слишком долго и дорого.

https://habr.com/ru/articles/1000920/

#Нейросети #Deep_Learning #Семантическая_сегментация #SegFormer #Sentinel2 #Анализ_космических_снимков #Мониторинг_вырубок #дзз

Архитектура «Обратного Хэша»: Нейросети без умножения

Современный Deep Learning уперся в производительность вычислений с плавающей точкой (float) и пропускную способность памяти. Мы предлагаем архитектуру «Обратного Хэша» , где нейрон — это не сумма произведений, а битовая функция. Ноль умножений. Ноль сложений. Только логика (XOR), статистика и скорость света. Let the bitwise revolution begin.

https://habr.com/ru/articles/996268/

#нейросети #deep_learning #оптимизация #алгоритмы #xor #битовые_операции #machine_learning #искусственный_интеллект #FPGA #BNN

PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году

Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований. Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024 , PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно лидирует PyTorch . Но есть нюансы. Разобраться в особенностях фреймворков →

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/995500/

#pytorch #tensorflow #глубокое_обучение #установка_окружения #MNIST #keras #тензоры #deep_learning #цикл_обучения #нейронные_сети