Topic

машинное обучение

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать предсказания или принимать решения на основе данных, без явного программирования для каждого конкретного случая.

Управление дисбалансом классов с помощью imbalanced-learn: Практические примеры и рекомендации

В задачах машинного обучения часто возникает проблема дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно больше, чем другой. Это может привести к смещению модели в сторону мажоритарного класса, снижая качество предсказаний для редких, но зачастую критически важных классов.

SMOTE: объяснение алгоритма c практическими примерами на Python

В задачах машинного обучения, особенно в классификации, часто возникает проблема несбалансированных классов. Когда один класс (обычно доминирующий) представлен существенно больше, чем другой (минорный класс), алгоритмы могут смещать внимание в сторону более частого класса.

Подготовка к собеседованию на позицию ML инженера

Собеседование на позицию Machine Learning (ML) инженера — это серьёзный этап, на котором проверяются не только технические навыки кандидата, но и глубокое понимание теоретических основ, умение решать прикладные задачи и владение современными инструментами.

Цепочка размышлений (Chain of Thought, CoT)

Это методика, применяемая в системах искусственного интеллекта, в частности в больших языковых моделях (Large Language Models, LLMs), с целью улучшения качества логических выводов и глубины понимания задачи.

Инженер по машинному обучению

Должность «Инженер по машинному обучению» становится одной из самых востребованных в технологической отрасли. Давайте выясним, почему!

Зачем изучать машинное обучение в 2024 году?

Хотите знать, почему вы должны изучать машинное обучение? Тогда читайте дальше, и мы вас убедим! Давайте посмотрим на реальных исследованиях, цифрах и изображениях, почему вам стоит задуматься об изучении любого из них.

Подписаться на новости Nerd IT