Машинное обучение - одна из тех областей, которые должен знать каждый, кто изучает науку о данных. Предлагаем описание 6 ключевых алгоритмов контролируемого МО, изложенное простым, доступным языком.

https://nsprg.ru/v2n6jv

VK: https://nsprg.ru/vX94wO

Дзен: https://nsprg.ru/OZEnav

@nuancesprog #MachineLearning

Регуляризация размерности данных - важнейший навык в машинном обучении, позволяющий повысить эффективность модели. Чтобы овладеть им, необходимо понять различие между лассо- и ридж-регрессиями. Попробуем разобраться с этими методами статистического обучения.

https://nsprg.ru/O5PDRv

VK: https://nsprg.ru/OobGEv

Дзен: https://nsprg.ru/v3GDbv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем пошаговое руководство по полной разработке LLM-приложений - от первоначальной идеи до экспериментов, оценки и создания продукта. Следуя ему, вы сможете максимально расширить границы возможного LLM-нативных технологий.

https://nsprg.ru/mW2lyO

VK: https://nsprg.ru/O5P7Bv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

https://nsprg.ru/xPGArm

VK: https://nsprg.ru/v8p4zv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy

Разберем пошагово процесс создания масштабируемой, эффективной системы рекомендаций с нуля. Подробно изучим нюансы ее компонентов: сбор и представление данных, выбор алгоритма, обучение модели, обработка в реальном времени, обратная связь.

https://nsprg.ru/xPGX6m

VK: https://nsprg.ru/v8pXrv

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с новым подходом к поиску необходимых документов. Для повышения точности поиска он предполагает учет соседних документов с помощью контекстно-зависимых эмбеддингов.

https://nsprg.ru/x9w7aO

VK: https://nsprg.ru/mwZ10O

@nuancesprog #MachineLearning #RAG

Узнаем, как Яндекс создавал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, какие технические улучшения реализовали для Pro-версии, как добились результатов на уровне GPT-4o и превзошли Qwen 2.5. Разберем оптимизации, снизившие затраты на вычисления на 25%, и возможности выложенной опенсорс Lite-версии для разработки собственных решений.

ХАБР: https://nsprg.ru/O4lodO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Последние достижения в области LLM открывают новые возможности для оптимизации процесса аннотирования, особенно для обнаружения ошибок в метках в существующих наборах данных. Ознакомьтесь с новым подходом, использующим ансамбль LLM для выявления потенциально ошибочно помеченных примеров.

https://nsprg.ru/OKb3ov

VK: https://nsprg.ru/mW2EqO

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Как достичь 2-кратного ускорения обучения на интеллектуальном процессоре Graphcore, обеспечивая более быстрые и эффективные вычисления? Что делает GroupBERT лучше BERT и других моделей с групповыми преобразованиями в Transformer? Отвечаем на эти и сопутствующие вопросы.

https://nsprg.ru/O7wojO

VK: https://nsprg.ru/v8pblv

Дзен: https://nsprg.ru/xPGl1m

@nuancesprog #GroupBERT #MachineLearning

Настало время восполнить пробелы в отношении алгоритмов и концепций машинного обучения. Разбираем интуитивные решения, которые стоят за построением прогностической модели в машинном обучении.

https://nsprg.ru/xPGEVm

VK: https://nsprg.ru/vgknbv

Дзен: https://nsprg.ru/v8pzJv

@nuancesprog #MachineLearning

Продолжаем цикл по заполнению пробелов в области алгоритмов и концепций машинного обучения. В этой статье мы узнаем, как настроить веса и смещение в модели линейной регрессии.

https://nsprg.ru/xAD8qm

VK: https://nsprg.ru/OQZLWm

Дзен: https://nsprg.ru/Oj68wO

@nuancesprog #MachineLearning