BIG-EX | Machine Learning, Big Data & Data Science
Kanalga Telegram’da o‘tish
Публикуем лучший материал по Machine Learning, Big Data, Data Science, Искусственному интеллекту и не только! Купить рекламу: — @oksi_young Положительный отзыв на telega.in - 1 реклама 1/24 бесплатно. https://telega.in/c/big_data_go
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:1 260
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kunlar
-1730 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '25
Iyul '25
+6
0 kanalda
Iyun '25
+3
0 kanalda
Get PRO
May '25
+5
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+6
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+5
0 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+3
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+5
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+4
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+7
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+6
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+7
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+5
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+35
0 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+22
0 kanalda
Get PRO
May '24
+6
0 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+14
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+5
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+7
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+13
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+14
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+10
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+15
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+12
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+15
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+17
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+9
0 kanalda
Get PRO
May '23
+40
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+123
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+133
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+13
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+30
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+41
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+127
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+22
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+586
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+1 585
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 28 Iyul | +1 | |||
| 27 Iyul | 0 | |||
| 26 Iyul | +1 | |||
| 25 Iyul | 0 | |||
| 24 Iyul | +1 | |||
| 23 Iyul | 0 | |||
| 22 Iyul | +2 | |||
| 21 Iyul | 0 | |||
| 20 Iyul | 0 | |||
| 19 Iyul | 0 | |||
| 18 Iyul | 0 | |||
| 17 Iyul | 0 | |||
| 16 Iyul | 0 | |||
| 15 Iyul | +1 | |||
| 14 Iyul | 0 | |||
| 13 Iyul | 0 | |||
| 12 Iyul | 0 | |||
| 11 Iyul | 0 | |||
| 10 Iyul | 0 | |||
| 09 Iyul | 0 | |||
| 08 Iyul | 0 | |||
| 07 Iyul | 0 | |||
| 06 Iyul | 0 | |||
| 05 Iyul | 0 | |||
| 04 Iyul | 0 | |||
| 03 Iyul | 0 | |||
| 02 Iyul | 0 | |||
| 01 Iyul | 0 |
Kanal postlari
В этой статье мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis).
👉 Ссылка на статью
| 2 |  Расскажу про проект Endless Fun Machine: как я собрал генератор, где ИИ сам придумывает шутки и рисует их в мемы. И заодно покажу, как это можно адаптировать для синтетических данных
👉Читать | 198 |
| 3 |  Покажем, как связали нашу платформу ИИ и Озеро данных, чтобы модели удобно работали с витринами через Spark. Немного архитектуры, немного боли, немного магии.
👉Читать | 163 |
| 4 |  Показываю, как платформа WorkTeam превращает описания процессов на обычном языке в работающий бизнес-процесс — без кодеров, без боли и почти без магии.
👉Читать | 162 |
| 5 |  Рассказывается, как ИИ научили выбирать сперматозоиды для ЭКО, и один из них уже стал человеком. Не теория, а реальный кейс: без философии, с метриками и видео процедур.
👉Читать | 147 |
| 6 |  В статье рассказывается о методе аугментации данных для улучшения работы моделей компьютерного зрения. Вы узнаете, как с помощью этого метода увеличить количество данных, повысить точность модели и избежать типичных ошибок.
👉Читать | 137 |
| 7 |  Статья расскажет, как с помощью Wolfram Language создать ассистента на базе OpenAI API и добавить плагины. Также рассматривается удобство работы в интерактивном блокноте и обход региональных блокировок OpenAI. (197 символов)
👉 Читать | 122 |
| 8 |  Библиотека asyncio предоставляет полный набор инструментов для организации параллельного выполнения кода в Python с использованием концепции асинхронности. Но как на самом деле работает asyncio? Давайте разберемся в ключевых принципах и понятиях.
👉Читать | 150 |
| 9 |  В статье разбор мультиязычных моделей рассуждений от Lightblue: как они научили DeepSeek "думать" на русском, откуда взяли датасет и зачем запускали LLM как фильтр рассудительности.
👉Читать | 137 |
| 10 |  В статье ребята из Ингосстраха делятся, как автоматизировали запуск и внедрение моделей, чтобы быстрее закрывать запросы бизнеса, не утонув в бэклоге.
👉Читать | 139 |
| 11 |  В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).
👉Читать | 150 |
| 12 |  Показано, как собрать рекомендательную систему на своём архиве документов, даже если там куча форматов. NLP + графы = машинный архивариус, который сам подсовывает нужные файлы.
👉Читать | 162 |
| 13 |  Статья раскрывает процесс использования БПЛА и нейросетей для точного распознавания объектов на ортофотопланах. Описаны этапы подготовки данных, разметки и обучения сети на примере поиска пикетных столбиков на ж/д перегонах. Исходный код доступен на GitHub.
👉Читать | 165 |
| 14 |  Статья описывает процесс создания успешных ИИ-моделей для автоматизированной крипто-торговли на ByBit. Рассматриваются три стратегии, их разработка, оптимизация и результаты, превысившие убытки.
👉Читать | 177 |
| 15 |  Статья рассматривает создание AI для покера (Техасского безлимитного холдема) и анализирует его сложность как модели бизнес-отношений. Обсуждаются метрики и стратегии, которые игроки используют в изменяющемся контексте для принятия решений.
👉Читать | 168 |
| 16 |  В статье проверяют, как Yandex GPT в голосовом ассистенте ведёт себя с персональными данными. Узнают, что он сливает номер телефона и личную инфу, а потом делает вид, что ничего не знает.
👉Читать | 164 |
| 17 |  В статье показали, как делали ИИ-помощника на RAG для юристов внутри компании: с какими проблемами столкнулись, как прокачивали точность ответов и экономили память на видеокартах.
👉Читать | 163 |
| 18 |  Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.
👉Читать | 168 |
| 19 |  Вот очень простое объяснение для тех, кто не хочет вдаваться в сложную математику, но и не готов принимать эту ключевую технологию как магию, которая просто работает. Конечно, никакого волшебства тут и нет — идея на самом деле довольно проста..
👉Читать | 156 |
| 20 |  Кратко о том, как Суцкевер стал не просто сооснователем OpenAI, а мозгом ChatGPT, почему ушёл в новый проект и зачем вообще создавать "безопасный сверхинтеллект".
👉Читать | 157 |
