BIG-EX | Machine Learning, Big Data & Data Science

🥺 В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет о насущных проблемах ML-разработки, делиться подходами к их решению и рассуждает на актуальные темы. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор разберет популярные паттерны проектирования ML-систем, а также вы узнаете какой способ выбрать для деплоя модели в production. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему модель машинного обучения не может воспринимать текст в принципе, и как для визуализации результатов работы моделей можно использовать стохастическое вложение соседей с t-распределением, а также вы узнаете почему адекватные результаты показали только две модели: DBSCAN и иерархическая кластеризация. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, что нужно знать, чтобы стать Data Scientist, и зачем нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и отрасль, где это будет использоваться, а также вы узнаете какие основные знания, должен иметь специалист в сфере Data Science. 👉 Ссылка на статью

В этой статье автор рассмотрит некоторые интересные, области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь. 👉 Ссылка на статью

В этой статье поговорим о такой форме применения искусственного интеллекта (ИИ) как машинное обучение. 👉Ссылка на статью

В этой статье автор расскажет, почему сфера науки о данных стремительно развивается и революционизирует очень многие отрасли, как она приносит неисчислимую пользу в бизнесе, научных исследованиях и в нашей повседневной жизни, а также вы узнаете почему Типичный специалист по работе с данными обладает глубокими знаниями в области математики и статистики, а также опытом использования таких языков программирования, как R, Python и SQL. 👉 Ссылка на статью

В этой статье рассмотрим, как можно использовать глубокое обучение для оценки различных негативных окрасок текста, таких как угрозы, непристойности, оскорбления. 👉 Ссылка на статью