Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
TensorFlow и переход машинного обучения из исследований в инженерную дисциплину
Что открытый релиз TensorFlow меняет для компаний: пайплайн, воспроизводимость и развёртывание становятся основным вопросом, а не алгоритмы.
Классификация текста как практический базовый уровень для предприятий
До того как волна глубокого обучения изменила NLP, классическая классификация текста уже решала реальные задачи. Что умеет, где останавливается и как начать.
DevOps - это не набор инструментов, это изменение культуры
Почему компании, которые внедряют DevOps как технологию, получают дорогие инструменты вместо быстрых релизов - и где настоящий рычаг.
Закрытие CVE - это бизнес-решение, а не просто задача ИТ
Почему установка патчей продолжает откладываться, что реально стоит это промедление и как сформулировать вопрос так, чтобы он получал приоритет.
Data lake: почему озеро данных превращается в болото
Разбор того, почему концепция data lake не работает без управления данными, и как руководителю отличить реальную пользу от архитектурного хайпа.
Привилегированный доступ: угроза изнутри важнее внешнего периметра
Почему контроль привилегированных учётных записей - самый недооценённый рычаг безопасности для руководителя, и как устроить разумную защиту.
API-шлюз: единая точка входа как операционная дисциплина
Зачем API-шлюз нужен не только разработчикам, но и тем, кто управляет интеграциями, безопасностью и операционными издержками.
Градиентный бустинг: машинное обучение, которое уже работает в продакшне
Почему ансамблевые методы - случайные леса и градиентный бустинг - стали первым реальным ML для бизнеса, и как об этом думать руководителю.
Kubernetes 1.0: оркестрация контейнеров как новая операционная нормальность
Что выпуск Kubernetes 1.0 меняет для продакшн-платформ, зон ответственности команд и операционной модели компании.
Микросервисы и данные: кто владелец, если сервисов много
Когда монолит делят на сервисы, данные превращаются в источник конфликтов. Разбор, как это устроить без хаоса.
Машинный перевод улучшается, но корпоративный разрыв сохраняется
Почему впечатляющие результаты нейронного перевода не означают, что компания может убрать переводчиков из рабочих процессов.
Коллаборативные роботы: безопасность раньше производительности
Что нужно понять руководителю производства до того, как коботы появятся рядом с людьми на линии.