teorija_statistiki-shpargalki.pdf
240 KB
⚡️ Шпаргалка по статистике
Если у вас предстоят собеседования или экзамены по статистике в университете, вот полезная полная шпора. В ней рассмотрены ключевые понятия, такие как выборка, распределение, мода, медиана и другие.
Также приведено практическое занятие по статистическому наблюдению на примере производственной компании.
@machinelearning_books
Если у вас предстоят собеседования или экзамены по статистике в университете, вот полезная полная шпора. В ней рассмотрены ключевые понятия, такие как выборка, распределение, мода, медиана и другие.
Также приведено практическое занятие по статистическому наблюдению на примере производственной компании.
@machinelearning_books
🔥8👎7❤2🤡2👍1
Forwarded from Математика Дата саентиста
Shpargalki_po_TRIGONOMETRII_Shkola_Pifagora.pdf
366.6 KB
⚡️ Полезные шпаргалки по математике
- Шпаргалки по ТРИГОНОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- Шпаргалки по ПРОИЗВОДНОЙ
- Шпаргалки по ГЕОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕКСТОВЫМ ЗАДАЧАМ
@data_math
- Шпаргалки по ТРИГОНОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- Шпаргалки по ПРОИЗВОДНОЙ
- Шпаргалки по ГЕОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕКСТОВЫМ ЗАДАЧАМ
@data_math
👍17🤡10❤7🔥4🤮1
Forwarded from Data Science
Prompt Engineering Techniques: Comprehensive Repository for Development and Implementation 🖋️
📓 Github
@datascienceiot
📓 Github
@datascienceiot
❤5🔥1
LLM Engineer's Handbook: Master the art of engineering Large Language Models from concept to production.
🖥 Github
@machinelearning_books
@machinelearning_books
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥2
💡 Yandex ML Prize 2024: кто получил награду в этом году
Яндекс в шестой раз наградил исследователей, которые развивают ИИ и машинное обучение. Вот некоторые из лауреатов:
Николай Никитин (ИТМО) — эксперт в автоматическом машинном обучении и генеративном дизайне, развивает open-source экосистему инструментов для применения AI в науке. Его работы делают AI более доступным и удобным для исследователей, автоматизируя сложные задачи и ускоряя процессы.
Александр Колесов (Сколтех) занимается алгоритмами на базе оптимального транспорта, которые помогают нейросетям передавать стиль и содержание при переносе данных из одной области в другую – например, при генерации изображений по тексту.
Алексей Скрынник (AIRI) разрабатывает алгоритмы для многоагентной навигации, где роботы или другие агенты могут взаимодействовать автономно даже при отключении связи.
Помимо премии, лауреаты получат доступ к Яндекс 360 и грант на использование Yandex Cloud для выполнения объёмных вычислений и обработки данных.
Яндекс в шестой раз наградил исследователей, которые развивают ИИ и машинное обучение. Вот некоторые из лауреатов:
Николай Никитин (ИТМО) — эксперт в автоматическом машинном обучении и генеративном дизайне, развивает open-source экосистему инструментов для применения AI в науке. Его работы делают AI более доступным и удобным для исследователей, автоматизируя сложные задачи и ускоряя процессы.
Александр Колесов (Сколтех) занимается алгоритмами на базе оптимального транспорта, которые помогают нейросетям передавать стиль и содержание при переносе данных из одной области в другую – например, при генерации изображений по тексту.
Алексей Скрынник (AIRI) разрабатывает алгоритмы для многоагентной навигации, где роботы или другие агенты могут взаимодействовать автономно даже при отключении связи.
Помимо премии, лауреаты получат доступ к Яндекс 360 и грант на использование Yandex Cloud для выполнения объёмных вычислений и обработки данных.
❤7👍4