03
Jul
news
HuggingFace Transformers: единый стандарт для AI-моделей
Hugging Face Transformers — центральная библиотека для работы с LLM, VLM и мультимодальными …
→
Машинное Обучение
20
материалов
29
Jun
article
Предсказание цен акций с RNN и LSTM: полный гайд
Как построить RNN/LSTM модель для прогнозирования цен акций: архитектура, нормализация данных, …
→
28
Jun
article
Как объяснить предсказание модели машинного обучения
Полный гайд по XAI: LIME, SHAP, saliency maps и другие методы интерпретации ML-моделей. Почему это …
→
24
Jun
article
Object Detection для чайников: Gradient Vector, HOG и Selective Search
Разбираем основы компьютерного зрения: градиентные векторы, алгоритм HOG и Selective Search — …
→
22
Jun
article
Задача многорукого бандита: алгоритмы и решения
Разбираем задачу многорукого бандита: от ε-жадного алгоритма до UCB и сэмплирования Томпсона. …
→
17
Jun
article
Meta-Learning: как научить ИИ учиться быстро
Что такое meta-learning, как работают MAML и Prototypical Networks, и почему «обучение учиться» — …
→
11
Jun
tool-review
OpenCV: обзор библиотеки компьютерного зрения
OpenCV — мощная open-source библиотека компьютерного зрения с 2500+ алгоритмами. Разбираем …
→
09
Jun
article
Neural Architecture Search: как ИИ проектирует нейросети
NAS — технология автоматического поиска оптимальных архитектур нейросетей. Разбираем принципы, …
→
04
Jun
article
Semi-Supervised Learning: обучение с нехваткой данных
Разбираем Semi-Supervised Learning: что это, как работает, какие методы использовать, когда данных …
→
03
Jun
article
Active Learning: обучение с умом при дефиците данных
Что такое активное обучение, как работают стратегии выборки и зачем это нужно ML-практику — …
→