Результаты поиска по запросу: [Karpov.courses] ML Design: Основы проектирования систем машинного обучения (Валерий Бабушкин)

Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу Зачем изучать проектирование ML-систем? Машинное обучение — это больше, чем просто модели. Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу...

Для кого эта программа:ml-разработчиквы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи. Тимлидпрограмма поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения...

Расширяем круг компетенций или готовимся к интервью в BigTech. Для кого этот курс: 1. Системный администратор 2. Разработчик 3. Аналитик 4. Архитектор 5. Продакт и проджект менеджер 6. Инженер Модуль 1 - Сбор требований и оценка нагрузки Начнём проектирование системы с выбора ограниченного...

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: НАЧИНАЮЩИЕ ML-ИНЖЕНЕРЫ Хотите закрепить знания, заполнить пробелы и набраться прикладного опыта, чтобы выделяться среди остальных кандидатов ML-ИНЖЕНЕРЫ С ОПЫТОМ Хотите познакомиться с новыми кейсами, с которыми не сталкиваетесь на работе, и расширить компетенции...

System Design. Основы проектирования высоконагруженных систем Практический тренинг для системных аналитиков и разработчиков, которые хотят получить понимание ключевых принципов проектирования высоконагруженных систем. Программа тренинга: День 1 Проблемы и особенности проектирования...

ПРОГРАММА > СЕГОДНЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ВСТРЕЧАЮТСЯ ВО МНОГИХ ПРИЛОЖЕНИЯХ, ГДЕ ЕСТЬ ПОИСК И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы...

Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения...

Хардкорный Machine Learning. Часть 2 [karpov.courses] КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ: Решайте реальные задачи: — Решаем сложные ML-задачи — Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь — Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы Используйте...

Хардкорный Machine Learning. Часть 1 [karpov.courses] КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ: Решайте реальные задачи: — Решаем сложные ML-задачи — Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь — Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы Используйте...

Сегодня машинное обучение – основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинного обучения, который упрощает их...

Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения...

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ: Решайте реальные задачи: — Решаем сложные ML-задачи — Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь — Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы Используйте нашу инфраструктуру: — Работа на выделенном сервере —...

Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ...

Расскажем всё о проведении экспериментов в компаниях. На симуляторе вы отработаете на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе. В бизнесе ежедневно принимаются сотни решений. Часто сложно понять, какое решение будет оптимальным, но цена ошибки при этом...

Базовая версия ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС: 1. Продакт-менеджер - Работаете над развитием продукта и хотите научиться принимать решения на основе data-driven подхода. 2. Аналитик - Занимаетесь анализом бизнес-метрик и хотите на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования. Подойдёт всем, кто...

Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy...

Рассматриваются различные типы задач машинного обучения, включая обучение с учителем, диагностику моделей и методы предварительного анализа данных. Базовые понятия объясняются доступным языком и содержат множество примеров из реального мира. Ррассказано о техниках машинного обучения, включая...

Работа над реальными задачами под руководством ведущих ML-специалистов. На симуляторе вы получите доступ к инфраструктуре и задачам разного уровня, которые подготовили ML-инженеры с опытом работы в ритейле, e-commerce и BigTech-компаниях. Здесь вас ждёт практика на задачах, максимально...

Настоящее пособие является первым общедоступным изданием, в котором приведена современная методология проектирования переносных зенитных ракетных комплексов. При этом авторы ставили перед собой задачу познакомить читателя не только с основными подходами к вопросам проектирования, но и дать...

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс...