В этой статье поговорим о том, как можно подойти к задаче распознавания достопримечательностей, используя нейросети и совсем чуть-чуть собственных догадок по этому поводу.

👉 Ссылка на статью

В этой статье я опишу свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году.

👉 Ссылка на статью

В этой статье мы рассмотрим пять наиболее важных этапов, который нужно пройти при разработке собственного приложения на основе LLM, формирующиеся общепринятые подходе к разработке таких приложений и предметные области, на которые стоит обратить внимание.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, что нужно знать, чтобы стать Data Scientist, и зачем нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и отрасль, где это будет использоваться, а также вы узнаете какие основные знания, должен иметь специалист в сфере Data Science.

👉 Ссылка на статью

В этой статье я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.

👉 Ссылка на статью

В данной статье мы рассмотрим значение вычислений на GPU в сфере машинного обучения, ключевую роль ИИ в современном бизнесе и проблемы, с которыми сталкиваются компании при обеспечении эффективности вычислительных ресурсов.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, как можно быстро освоить базовые концепции языка программирования, и почему даже опытным специалистам по Big Data приходится постоянно учиться, а новичкам в профессии нужно стараться гораздо тщательней, а также вы узнаете какие блоги и книги, могут пригодиться в работе и учебе, если вы интересуетесь сферой Big Data.

👉 Ссылка на статью

В этой статье рассмотрим, как можно использовать глубокое обучение для оценки различных негативных окрасок текста, таких как угрозы, непристойности, оскорбления.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему сфера науки о данных стремительно развивается и революционизирует очень многие отрасли, как она приносит неисчислимую пользу в бизнесе, научных исследованиях и в нашей повседневной жизни, а также вы узнаете почему Типичный специалист по работе с данными обладает глубокими знаниями в области математики и статистики, а также опытом использования таких языков программирования, как R, Python и SQL.

👉 Ссылка на статью

В этой статье поговорим о такой форме применения искусственного интеллекта (ИИ) как машинное обучение.

👉Ссылка на статью

В этой статье автор рассмотрит некоторые интересные, области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, что нужно знать, чтобы стать Data Scientist, и зачем нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и отрасль, где это будет использоваться, а также вы узнаете какие основные знания, должен иметь специалист в сфере Data Science.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему модель машинного обучения не может воспринимать текст в принципе, и как для визуализации результатов работы моделей можно использовать стохастическое вложение соседей с t-распределением, а также вы узнаете почему адекватные результаты показали только две модели: DBSCAN и иерархическая кластеризация.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор разберет популярные паттерны проектирования ML-систем, а также вы узнаете какой способ выбрать для деплоя модели в production.

👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет о насущных проблемах ML-разработки, делиться подходами к их решению и рассуждает на актуальные темы.

👉 Ссылка на статью

🥺 В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.

👉 Ссылка на статью

👨‍💻Эта статья послужит введением в представление (embedding), подобие (similarity) и кластеризацию (clustering). Знать эти ключевые понятия машинного обучения нужно, чтобы понять, что такое скрытое пространство.

👉 Ссылка на статью