Идеи проектов машинного обучения для начинающих

Новичкам важно работать над проектами машинного обучения, которые помогут прокачать навыки. Предлагаем несколько идей для портфолио.

Обложка: Идеи проектов машинного обучения для начинающих

10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения

Обложка: 10 вопросов на позицию специалиста по Data Science

Как я организую структуру своих ML-проектов

Краткий обзор существующих сегодня подходов к организации структуры ML-проектов, а также разбор подхода автора.

Обложка: Как я организую структуру своих ML-проектов

Как работает лифт в небоскребах? Алгоритмы + задачи с собеседований

Алгоритм по которому работает лифт в высотном здании должен учитывать множество факторов. Он сложнее чем у обычного лифта.

Обложка: Как работает лифт в небоскребах? Алгоритмы + задачи с собеседований

Нейросети пишут рождественские песни и не только

Собрали подборку видео с рождественскими песнями, которые пишут нейросети

Обложка: Нейросети пишут рождественские песни и не только

Использование технологий машинного обучения для идентификации конфиденциальных документов

В крупной компании сложно сдедить за соблюдением режима конфиденциальности, поэтому стоит воспользоваться помощью машинного обучения.

Обложка: Использование технологий машинного обучения для идентификации конфиденциальных документов

Чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году?

Нейросети становится умнее с каждым годом. Рассказываем о том, чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году

Обложка: Чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году?
Обложка: Текстовая трансляция конференции YaTalks 2020

Текстовая трансляция конференции YaTalks 2020

Следим за YaTalks 2020 — IT-марафоном Яндекса. На нём выступят более 50 экспертов. Среди них — разработчики, тимлиды и CTO из Авито, ВКонтакте, «Газпром нефти», Тинькофф Банка, ivi, Wargaming, Яндекса и других компаний.

Инструменты машинного обучения для начинающих

Помогаем новичкам разобраться и систематизировать различные инструменты машинного обучения (фреймворки, библиотеки и сервисы).

Обложка: Инструменты машинного обучения для начинающих

Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами

Если в датасете пропущены данные, результаты работы с ним могут быть непредсказуемы. Разбираем способы импутации данных, их плюсы и минусы.

Обложка: Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами

Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Leon Chlon, специалист из Facebook, рассказывает, какие знания и подход нужны, чтобы успешно пройти собеседование по Data Science.

Обложка: Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Технологии машинного обучения в реальной жизни: повышаем эффективность розничной торговли

Рассматриваем разные варианты применения машинного обучения, которые могут помочь бизнесу.

Обложка: Технологии машинного обучения в реальной жизни: повышаем эффективность розничной торговли

Отбор признаков в машинном обучении

Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели в машинном обучении.

Обложка: Отбор признаков в машинном обучении

Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Как научиться программировать на Python с нуля? Мы составили дорожную карту для быстрого, эффективного и структурированного изучения Python.

Обложка: Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.

Обложка: Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Можно ли освоить Data Science с нуля самостоятельно? Спойлер: да. Мы составили гайд с полезной информацией и материалами для самостоятельного изучения.

Обложка: Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих
Обложка: Тестирование игрового движка, автоматизация микрофронтендов и тестирование IoT-проекта: топ-10 докладов с конференции Heisenbug 2019 Moscow

Тестирование игрового движка, автоматизация микрофронтендов и тестирование IoT-проекта: топ-10 докладов с конференции Heisenbug 2019 Moscow

Как тестируют в Сбербанке, Тинькоффе и Amazon-e, зачем автоматизировать отдел автоматизации и что такое асинхронное тестирование производительности

Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

Начинающие специалисты в Data Science порой не знают, где искать датасеты и что с ними делать. Узнали у экспертов, что они могут посоветовать.

Обложка: Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты

Алгоритмы, структуры данных, модели машинного обучения — спрашиваем у экспертов, на что нужно обратить внимание новичку в Data Science.

Обложка: Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты

Как с помощью нейросети стилизовать изображение под работу известного художника: разбираемся с нейронным переносом стиля

Как стилизовать свои изображения под картины известных художников с помощью концепции глубокого обучения? Разбираемся в статье.

Обложка: Как с помощью нейросети стилизовать изображение под работу известного художника: разбираемся с нейронным переносом стиля

IoT, информационная безопасность и облачные технологии — за чем ещё следить айтишнику в 2020 году?

В IT постоянно появляются новые тренды и иногда возвращаются старые. Айтишникам нужно следить за ними, чтобы знать, в каком направлении стотит развиваться.

Обложка: IoT, информационная безопасность и облачные технологии — за чем ещё следить айтишнику в 2020 году?

Графовая аналитика, обучение с подкреплением и ModelOps — тренды ML 2020 для задач бизнес-аналитики

Компании всё активнее приспосабливают AI и ML для своих нужд и не собираются останавливаться. Разбираем тренды AI и ML на 2020 год с точки зрения бизнеса.

Обложка: Графовая аналитика, обучение с подкреплением и ModelOps — тренды ML 2020 для задач бизнес-аналитики

Хочу шарить в машинном обучении. Что нужно знать?

Все хотят использовать машинное обучение, а значит, нужен человек, который в нём разбирается. Узнаём у экспертов, какими навыками должен владеть специалист.

Обложка: Хочу шарить в машинном обучении. Что нужно знать?

Кризис машинного обучения в научных исследованиях: обладает ли научной ценностью эксперимент, результаты которого не удалось воспроизвести?

Может ли машинное обучение дать ответ на все вопросы исследователей? Может, но стоит ли доверять этим ответам? Разбираемся в статье.

Обложка: Кризис машинного обучения в научных исследованиях: обладает ли научной ценностью эксперимент, результаты которого не удалось воспроизвести?
HighLoad 2019++

Трансляция HighLoad++ 2019

В программе: архитектура и эксплуатация проектов, базы данных и системы хранения, системное администрирование, нагрузочное тестирование и не только.

Чем разработчику заняться в промышленности: компьютерное зрение, машинное обучение, IoT

Разработка — это не только про улучшение жизни за счёт смартфонов и прочих атрибутов обычного человека в городе. Почитайте, какие IT-решения сейчас востребованы в промышленности и как можно своими руками их протестировать.

Обложка: Чем разработчику заняться в промышленности: компьютерное зрение, машинное обучение, IoT

6 шагов по созданию проектов машинного обучения

Статья расскажет, как приступить к созданию проекта с машинным обучением. Какие данные необходимо собирать, как правильно моделировать и развёртывать.

Обложка: 6 шагов по созданию проектов машинного обучения

Подборка полезных материалов по машинному обучению (не для малышей)

Машинное обучение — популярное направление, по которому написано множество книг и курсов. Какие из них полезны и заслуживают внимания? Делимся в статье.

Обложка: Подборка полезных материалов по машинному обучению (не для малышей)

Математика для ИИ: линейная алгебра

Насколько глубоко нужно знать математику, чтобы заниматься ИИ? Разбираемся в базовых терминах, которые могут пригодиться, чтобы войти в эту сферу.

Обложка: Математика для ИИ: линейная алгебра
случайный лес

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Принципы работы алгоритма «случайный лес» — от загрязнения Джини и единичного дерева принятия решений до решения задачи на основе реального набора данных.

Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Для машинного обучения на Python написано очень много библиотек. Сегодня мы рассмотрим одну из самых популярных — Scikit-Learn. Scikit-Learn упрощает процесс создания классификатора и помогает более чётко выделить концепции машинного…

Обложка: Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных

Для машинного обучения (и не только) требуется много хороших данных. Вместо того чтобы собирать их самому, можно воспользоваться готовыми датасетами.

Обложка: Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных