Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Как классическая классификация ML помогает в реальном мире 🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект. ✅ Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное. ✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь! ✅ Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ. ✅ Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating. 14 февраля мы разберём на практике задачу классификации: - Как выбрать оптимальные признаки - Что делать с несбалансированными данными - Как интерпретировать результаты модели 🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» . Приходи!

🐳 DeepSeek-R1 — очередной значительный шаг в развитии ИИ. Для сообщества ML-разработчиков и исследователей этот релиз важен по двум причинам: 👉 Это модель с открытыми весами, имеющая уменьшенные, дистиллированные версии. 👉 Она использует и анализирует метод обучения, который позволяет воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI o1. Разберемся, как происходило обучение DeepSeek-R1: https://proglib.io/sh/SwVUWXrFN3

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

🔥 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»