Подготовка данных в ML: почему это 80% работы и как джуну не утонуть
Почему подготовка данных занимает 80% времени ML-специалиста? Гайд для джунов: EDA, работа с пропусками, кодирование категорий и масштабирование.
Category: Машинное обучение
Компьютерное зрение для новичка: сегментация, детекция и классификация
Разбираем три столпа компьютерного зрения: классификацию, детекцию и сегментацию. Узнайте, чем они отличаются, какие инструменты выбрать новичку в 2026 году и как избежать типичных ошибок при работе с данными.
Аналитика и прогноз криптовалютных данных: DS‑подход
Разбираем, как применять Data Science для анализа криптовалют: сбор данных, выбор моделей и оценка качества прогнозов без лишних сложностей.
TensorFlow vs PyTorch: какой фреймворк выбрать для Python ML в 2026 году
Разбираемся, что выбрать в 2026 году: PyTorch или TensorFlow. Сравним скорость, экосистему и удобство разработки, чтобы помочь вам принять правильное решение для вашего ML-проекта.
Обучение с учителем и без: что выбрать джуниору в Data Science
Разбираемся, чем отличается обучение с учителем от без учителя и как джуниору выбрать правильный подход для первой задачи в Data Science.
Компьютерное зрение: пошаговый план изучения для джуниора в 2026 году
Пошаговое руководство по изучению компьютерного зрения для начинающих. Разбираем инструменты, ключевые архитектуры нейросетей и частые ошибки, чтобы вы могли быстро выйти на уровень уверенного джуниора.
PCA и t-SNE: Снижение размерности для джуниора
Разбираем PCA и t-SNE простым языком: когда использовать каждый метод, как настроить параметры и каких ошибок избегать при снижении размерности данных.
Автокодер для сжатия изображений: CV-практика в pet-проекте
Разбираем, как собрать автокодер для сжатия изображений на Python. Практический пример архитектуры, выбор метрик и типичные ошибки новичков в Computer Vision.
Сервинг ML-моделей на Python: FastAPI и стабильные REST-эндпоинты
Разбираем, как правильно развернуть ML-модель на Python с использованием FastAPI. Рассматриваем архитектуру, оптимизацию производительности, обработку ошибок и деплой в Docker.
Мониторинг качества ML-сервиса на Python: как ловить дрейф данных и настраивать алерты
Как настроить мониторинг ML-моделей на Python: обнаружение дрейфа данных с помощью Evidently AI, настройка алертов в Slack и предотвращение деградации качества сервиса.
Пайплайны ML на Python: оркестрация шагов подготовки и инференса
Руководство по созданию пайплайнов ML на Python. Разбираем оркестрацию подготовки данных и инференса, сравниваем Airflow, Prefect и Dagster.