·Kaggle
Kaggle: как начать участвовать в ML-соревнованиях
Короткий путеводитель по Kaggle: зачем участвовать, с чего начать новичку, ключевые ошибки и полезные практики для портфолио.
Читать публикацию
IT Загрузка..
Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
·pytorch
PyTorch для начинающих: туториал с примерами
Краткий туториал по PyTorch: обзор, установка, примеры тензоров, простая модель и базовый цикл обучения.
Читать публикацию
·Keras
Keras и TensorFlow: создание первой нейронной сети
Краткое введение в Keras и TensorFlow: что нужно для первой нейросети, пример модели и типичные ошибки новичков.
Читать публикацию
·scikit-learn
Scikit-learn: первые шаги — практический туториал
Краткий практический туториал по Scikit-learn: установка, пример на Iris с RandomForest, пайплайн, масштабирование и полезные модели для старта.
Читать публикацию
·машинное обучение
Метрики качества ML-моделей: accuracy, F1, ROC AUC
Разбор accuracy, F1 и ROC AUC: что оценивают, когда важны и примеры применения в ML и Data Science.
Читать публикацию
·переобучение
Переобучение модели: что это и как с ним бороться
Краткое объяснение, как распознать и уменьшить переобучение в ML: причины, признаки и методы (регуляризация, кросс-валидация, упрощение модели).
Читать публикацию
·feature engineering
Как подготовить данные для ML: Feature Engineering
Краткий обзор этапов Feature Engineering: очистка, кодирование категорий, масштабирование, создание признаков и отбор — практические примеры для ML и Data Science.
Читать публикацию
·нейронные сети
Нейронные сети: принцип работы на пальцах
Краткое объяснение принципов работы нейронных сетей: слои, обучение, обратное распространение и ограничения — простыми словами.
Читать публикацию
·деревья решений
Деревья решений и Random Forest: как это работает
Краткое объяснение работы деревьев решений и Random Forest: критерии разбиения (Gini, Entropy, MSE), плюсы, минусы и области применения в ML.
Читать публикацию
·логистическая регрессия
Логистическая регрессия: классификация для начинающих
Краткое введение в логистическую регрессию: принцип работы (сигмоида), области применения и основные плюсы и минусы для задач классификации.
Читать публикацию
·линейная регрессия
Линейная регрессия: первая ML-модель с нуля
Краткое введение в линейную регрессию: формула y = w·x + b, MSE и обучение через градиентный спуск, реализация с нуля и ограничения модели.
Читать публикацию
·supervised learning
Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning — разбор
Краткий практичный разбор supervised, unsupervised и reinforcement learning: отличия, примеры применения и когда какой подход подходит для задач ML.
Читать публикацию