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.
Тег: машинное обучение
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.
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.
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.
Валидация входных данных для ML на Python: Pydantic и схемы
Руководство по использованию Pydantic для валидации входных данных в проектах машинного обучения на Python. Разбираем создание схем, работу с валидаторами и интеграцию с ML-пайплайнами.
Линейные модели и регрессия на Python: scikit-learn от А до Я
Научитесь строить линейные модели и регрессии на Python с помощью scikit-learn: от простого примера до интерпретации коэффициентов и практического применения. Подходит для начинающих и тех, кто хочет понять, как работают модели машинного обучения на реальных данных.