Telegram Web
Полный Roadmap по Machine Learning

Если хотите освоить Machine Learning, вот дорожная карта с основными этапами!
😢13👍11😁71🌚1
👍 Кодирование Хаффмана для сжатия данных без потерь

В эпоху быстрорастущих объемов данных эффективные методы сжатия стали необходимостью. Кодирование Хаффмана — это мощный алгоритм жадного сжатия без потерь, широко используемый в различных приложениях.

📌 Детальная статья с реализацией алгоритма
👍81
🔢 Основы квантизации весов

Квантизация весов — это процесс преобразования высокоточных весов нейросети (обычно 32-битных чисел с плавающей запятой) в низкоточные представления (чаще всего 8-битные целые числа).

Это позволяет значительно уменьшить размер модели и снизить потребление памяти, сохраняя при этом высокую производительность.
Главная сложность — сохранить точность модели, несмотря на снижение разрядности чисел.

Более подробно в статье: https://clc.to/-rZwSA
👍62👏2
Привет! Мы собираем данные о том, какие методы биохакинга действительно помогают разрабам улучшить качество жизни и повысить продуктивность.

Поделитесь своим опытом — это поможет другим сделать осознанный выбор в мире биохакинга.
4
🔍 4 метода тестирования ML-моделей в продакшене

Наглядная схема с основными стратегиями проверки ML-моделей в боевых условиях.

▪️ A/B тестирование — распределение запросов между старой и новой моделью.
▪️ Canary тестирование — постепенный запуск новой модели для небольшого числа пользователей.
▪️ Перемешанное тестирование — комбинирование предсказаний обеих моделей, например, в рекомендациях.
▪️ Shadow тестирование — тестирование модели без влияния на пользователей, с логированием результатов.
6👏2🤩2
👀 Альтернативный взгляд на нейросети: без матриц, но с высокой скоростью

Сегодня никого не удивить ещё одной нейросетью на Python, работающей через вычисления над матрицами.

А что, если реализовать нейросеть без матриц? И не на Python, а на Java.

Звучит необычно? Делимся подробностями: https://clc.to/WTJlfw
👍31
🔥 Какие навыки нужны Data Scientist'у и как их освоить

Чтобы стать успешным Data Scientist и уверенно чувствовать себя на рынке труда, важно владеть широким спектром навыков.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Книги, курсы и статьи, чтобы прокачать каждый навык.

▪️ Бесплатные материалы для быстрого старта.

▪️ Задачи для практики.

🔗 Читать статью

🔵 А чтобы подготовиться к собесам для Data Science, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Swipe right or swipe left

Что делать, если твои мэтчи в жизни не такие точные, как твой код?

Спокойно, 14 февраля в 19:00 по МСК мы разберём, как ML анализирует speed dating и предсказывает match.

📌 Мы возьмем реальные данные со speed dating.

📌 Обучим модель, которая скажет: match или swipe left.

📌 Разберём, какие признаки реально важны (спойлер: работа в IT — не прям гарантия успеха (наши маркетологи подтверждают 😥).

💡 Приходи, если хочешь прокачать свой Python, ML и, возможно, станешь идеальной парой, как самый стильные форсы.

👉 Записаться
👍1
2025/07/08 23:34:18
Back to Top
HTML Embed Code: