Библиотека IT-мемов
Открыть в Telegram
Топовые мемы по программированию и IT Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ Предложка: @itmemlib_bot Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/9197 По рекламе: @proglib_adv РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67d22489be8c0d1c031f27ae
Больше9 795
Подписчики
Нет данных24 часа
+17 дней
-3030 день
Архив постов
9 796
9 796
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
9 796
Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
9 796
Хочешь быть в курсе самых горячих новостей? Подписывайся на канал 360 в MAX и получай свежие обновления первым.
Не пропусти ничего важного — max.ru/tv360
9 796
🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему? А когда сломается — что делать?Машинное обучение — это система, которую можно понять. Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью. 👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать: — без сложных формул; — с интуитивными объяснениями; — от простого к сложному. Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу! ❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
