Тэг: Machine Learning

Визуализация крупномасштабных импульсных нейронных сетей
Тренды

Визуализация крупномасштабных импульсных нейронных сетей

Как обогатить контекст большой языковой модели (LLM) для улучшения ее возможностей
Тренды

Как обогатить контекст большой языковой модели (LLM) для улучшения ее возможностей

Обучение LLM (и не только) на Go. С Python в люльке
Тренды

Обучение LLM (и не только) на Go. С Python в люльке

6 шагов для старта в машинном обучении в 2025 году 
Тренды

6 шагов для старта в машинном обучении в 2025 году 

Искусственный интеллект и машинное обучение
Разное

Искусственный интеллект и машинное обучение

Промпт-инжиниринг мертв: DSPy — новая парадигма промптинга
Разное

Промпт-инжиниринг мертв: DSPy — новая парадигма промптинга

Что если LLM лучше, чем мы думаем? 
Разное

Что если LLM лучше, чем мы думаем? 

Учет соседей: повышение эффективности эмбеддингов документов с помощью контекстного кодирования
Разное

Учет соседей: повышение эффективности эмбеддингов документов с помощью контекстного кодирования

Как спроектировать рекомендательную систему
Тренды

Как спроектировать рекомендательную систему

Регрессор дерева решений
Разное

Регрессор дерева решений

Создание LLM-приложений: четкое пошаговое руководство
Разное

Создание LLM-приложений: четкое пошаговое руководство

Базовый классификатор: наглядное руководство с примерами кода для начинающих
Разное

Базовый классификатор: наглядное руководство с примерами кода для начинающих

Путешествие c LLM: от PoC к производству
Разное

Путешествие c LLM: от PoC к производству

Глубокое погружение в векторные базы данных
Разное

Глубокое погружение в векторные базы данных

Текстовой эмбеддинг: классификация и семантический поиск
Разное

Текстовой эмбеддинг: классификация и семантический поиск

Создание модели Mixture of Experts (MoE) с помощью MergeKit
Разное

Создание модели Mixture of Experts (MoE) с помощью MergeKit

Математика, скрывающаяся за “проклятием размерности”
Разное

Математика, скрывающаяся за “проклятием размерности”

Использование Snowflake для прогнозирования эскалации в колл-центре
Наука о данных

Использование Snowflake для прогнозирования эскалации в колл-центре

Продвинутая генерация ответа, дополненная результатами поиска (RAG): от теории до реализации на LlamaIndex
Разное

Продвинутая генерация ответа, дополненная результатами поиска (RAG): от теории до реализации...

Слияние больших языковых моделей с помощью mergekit
Тренды

Слияние больших языковых моделей с помощью mergekit

Проектирование и развертывание Python-приложения для машинного обучения. Часть 2
Тренды

Проектирование и развертывание Python-приложения для машинного обучения. Часть 2

Обучение и развертывание пользовательской модели Detectron2 для обнаружения объектов в PDF-документах. Часть 1: обучение
Тренды

Обучение и развертывание пользовательской модели Detectron2 для обнаружения объектов в PDF-документах....

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях
Разное

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях

12 стратегий настройки готовых к производству RAG-приложений
Наука о данных

12 стратегий настройки готовых к производству RAG-приложений

ULTRA: базовые модели для формирования рассуждений на графах знаний
Разное

ULTRA: базовые модели для формирования рассуждений на графах знаний

ExLlamaV2: самая быстрая библиотека для работы с LLM
Разное

ExLlamaV2: самая быстрая библиотека для работы с LLM

Создание чат-бота с помощью LLM и LangChain
Тренды

Создание чат-бота с помощью LLM и LangChain

10 способов повысить эффективность RAG-системы
Разное

10 способов повысить эффективность RAG-системы

7 фреймворков для работы с LLM
Тренды

7 фреймворков для работы с LLM

Промпт-инжиниринг: как использовать LLM для создания приложений
Разное

Промпт-инжиниринг: как использовать LLM для создания приложений

YAML против JSON: какой формат эффективнее для работы с LLM?
Разное

YAML против JSON: какой формат эффективнее для работы с LLM?

7 признаков того, что вы стали продвинутым пользователем Sklearn
Тренды

7 признаков того, что вы стали продвинутым пользователем Sklearn

Jackknife+: «швейцарский нож» в конформном прогнозировании для регрессии
Наука о данных

Jackknife+: «швейцарский нож» в конформном прогнозировании для регрессии

Как создать простой агент с Guidance и локальной моделью LLM
Разное

Как создать простой агент с Guidance и локальной моделью LLM

Большой языковой модели недостаточно: пример использования Merkle Genai. Часть 2
Разное

Большой языковой модели недостаточно: пример использования Merkle Genai. Часть 2

Большой языковой модели недостаточно: внедрение Context Fusion & Toolkit в корпоративные решения. Часть 1
Разное

Большой языковой модели недостаточно: внедрение Context Fusion & Toolkit в корпоративные...

Как создать свой Twitter или управляемое данными приложение с Golang и Kafka
Тренды

Как создать свой Twitter или управляемое данными приложение с Golang и Kafka

Как выбрать язык программирования для проекта машинного обучения
Разное

Как выбрать язык программирования для проекта машинного обучения

Состояние инфраструктуры данных на 2023 год  -  ключевые тренды ландшафта MAD от Мэтта Терка
Наука о данных

Состояние инфраструктуры данных на 2023 год  —  ключевые тренды ландшафта MAD...

Рост производительности машинного обучения с Rust. Часть 2
Тренды

Рост производительности машинного обучения с Rust. Часть 2

Рост производительности машинного обучения с Rust
Тренды

Рост производительности машинного обучения с Rust

Почему стоит упрощать проекты МО
Тренды

Почему стоит упрощать проекты МО

Плохие модели машинного обучения? Но их можно откалибровать
Тренды

Плохие модели машинного обучения? Но их можно откалибровать

Как подключить визуальный отладчик к задачам МО в Kubernetes
Тренды

Как подключить визуальный отладчик к задачам МО в Kubernetes 

Пошаговое руководство по NLP: конструирование признаков текстовых данных
Наука о данных

Пошаговое руководство по NLP: конструирование признаков текстовых данных

Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python
Тренды

Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python

Почему точные модели не всегда полезны
Наука о данных

Почему точные модели не всегда полезны

Простой способ решить алгоритм Apriori с нуля
Разное

Простой способ решить алгоритм Apriori с нуля

Как освоить машинное обучение
Наука о данных

Как освоить машинное обучение

Введение в алгоритмы машинного обучения: линейная регрессия
Наука о данных

Введение в алгоритмы машинного обучения: линейная регрессия

Чем отличаются модели МО в науке и производстве
Наука о данных

Чем отличаются модели МО в науке и производстве

6 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый исследователь данных
Наука о данных

6 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый исследователь данных

GraphSAGE: как масштабировать графовые нейронные сети до миллиардов соединений
Наука о данных

GraphSAGE: как масштабировать графовые нейронные сети до миллиардов соединений

Обнаружение фейковых новостей с помощью машинного обучения
Наука о данных

Обнаружение фейковых новостей с помощью машинного обучения

Как легко развертывать модели МО с помощью Streamlit, BentoML и DagsHub
Наука о данных

Как легко развертывать модели МО с помощью Streamlit, BentoML и DagsHub

Автоматическое МО (AutoML) с использованием PyCaret: основные принципы
Наука о данных

Автоматическое МО (AutoML) с использованием PyCaret: основные принципы

Наука о данных

#04TheNotSoToughML | “Давай, минимизируй ошибки” — Но достаточно ли этого?

#03TheNotSoToughML | Регрессия: Ошибки → Спуск с вершины горы
Разное

#03TheNotSoToughML | Регрессия: Ошибки → Спуск с вершины горы

Ludwig на PyTorch
Наука о данных

Ludwig на PyTorch

#02TheNotSoToughML | Способы "подгонки линии"
Разное

#02TheNotSoToughML | Способы “подгонки линии”

#01TheNotSoToughML | Что означает "подогнать линию"
Разное

#01TheNotSoToughML | Что означает “подогнать линию”

SMOTE: метод увеличения числа примеров миноритарного класса
Наука о данных

SMOTE: метод увеличения числа примеров миноритарного класса

Лассо- и ридж-регрессии: интуитивное сравнение
Наука о данных

Лассо- и ридж-регрессии: интуитивное сравнение

19 скрытых фич Sklearn, о которых вам следует знать
Наука о данных

19 скрытых фич Sklearn, о которых вам следует знать

Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python
Разное

Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python

Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с помощью T0PP
Разное

Генерирование синтетических обучающих данных с поддержкой масштабирования для задач NLP с...

Создание модели машинного обучения с помощью Google Colab без дополнительных настроек
Наука о данных

Создание модели машинного обучения с помощью Google Colab без дополнительных настроек

Различные модели машинного обучения
Разное

Различные модели машинного обучения 

Как выжать максимум из предобученных языковых моделей с GroupBERT
Наука о данных

Как выжать максимум из предобученных языковых моделей с GroupBERT

Как обучить модель квантового МО, используя данные из CSV?
Наука о данных

Как обучить модель квантового МО, используя данные из CSV?

Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
Наука о данных

Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении

Как галлюцинируют нейросети
Разное

Как галлюцинируют нейросети 

8 показателей эффективности классификации
Наука о данных

8 показателей эффективности классификации

Алгоритм машинного обучения t-SNE - отличный инструмент для снижения размерности в Python
Наука о данных

Алгоритм машинного обучения t-SNE - отличный инструмент для снижения размерности в Python

Будущее графических дизайнеров в эпоху машинного обучения
Разное

Будущее графических дизайнеров в эпоху машинного обучения

Создание рекомендательного движка статей на основе ИИ/МО
Тренды

Создание рекомендательного движка статей на основе ИИ/МО

ТОП-4 официальных сайта МО-библиотек и способы их использования
Наука о данных

ТОП-4 официальных сайта МО-библиотек и способы их использования

Обнаружение вредоносного ПО с помощью алгоритмов МО на облачной платформе Google
Разное

Обнаружение вредоносного ПО с помощью алгоритмов МО на облачной платформе Google

Распределенное МО с Dask и Kubernetes на GCP
Наука о данных

Распределенное МО с Dask и Kubernetes на GCP

О машинном обучении простым языком
Наука о данных

О машинном обучении простым языком

Создайте приложение для резюмирования новостных статей с Hugging Face и Gradio
Наука о данных

Создайте приложение для резюмирования новостных статей с Hugging Face и Gradio

Пошаговое руководство по обучению модели на Vertex AI от Google Cloud
Наука о данных

Пошаговое руководство по обучению модели на Vertex AI от Google Cloud

Интуитивная основа обучения с подкреплением
Наука о данных

Интуитивная основа обучения с подкреплением

Как инструменты дизайна интерфейса и визуализации способствуют развитию Machine Teaching?
Наука о данных

Алгоритм YOLO простым языком

29 сниппетов Pytorch для ускорения цикла машинного обучения
Наука о данных

29 сниппетов Pytorch для ускорения цикла машинного обучения

Внутренняя платформа МО Bigeye: цели и методы создания
Наука о данных

Внутренняя платформа МО Bigeye: цели и методы создания

Машинное обучение без данных
Наука о данных

Машинное обучение без данных

Машинное обучение с Amazon Aurora
Наука о данных

Машинное обучение с Amazon Aurora

Почему лучшее - враг хорошего в MLOps?
Наука о данных

Почему лучшее - враг хорошего в MLOps?

ИИ: постижение законов сверхразума
Наука о данных

ИИ: постижение законов сверхразума

5 причин смещения в машинном обучении и что с этим делать
Наука о данных

5 причин смещения в машинном обучении и что с этим делать

Как инструменты дизайна интерфейса и визуализации способствуют развитию Machine Teaching?
Наука о данных

Как инструменты дизайна интерфейса и визуализации способствуют развитию Machine Teaching?

5 минут на машинное обучение
Наука о данных

5 минут на машинное обучение

5 типов алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать
Наука о данных

5 типов алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать

BERT  -  коротко о главном
Наука о данных

BERT  -  коротко о главном

ML-инженер или специалист по обработке данных? (Закат науки о данных?)
Наука о данных

ML-инженер или специалист по обработке данных? (Закат науки о данных?)

Разработка и развёртывание приложения машинного обучения: полное руководство
Web-разработка

Разработка и развёртывание приложения машинного обучения: полное руководство

Python
Наука о данных

4 шага к совершенству: правила для идеальных функций

Data Science
Наука о данных

Доходчиво об обучении на основе многообразий с алгоритмами IsoMap, t-SNE и LLE

Data Science
Наука о данных

Статистические типы данных, используемые в машинном обучении

12Страница 1 из 2

Читайте также

Создание и отслеживание первого рабочего потока Github Actions

Создание и отслеживание первого рабочего потока Github Actions

Github Actions  —  это собственное решение Github для CI/CD (непрерывной интеграции и непрерывного развёртывания ПО). Оно стало доступно сообществу разработчиков с момента запуска Github...
Тонкости представления нижнего всплывающего экрана в iOS 15

Тонкости представления нижнего всплывающего экрана в iOS 15

Сравнение самых популярных инструментов в области BI-as-code: Evidence, Streamlit, Dash, Observable, Shiny и Quarto

Сравнение самых популярных инструментов в области BI-as-code: Evidence, Streamlit, Dash, Observable,...

Тесты