Сплиттер работает корректно, метрика посчитана, а p‑value уверенно опустился ниже 0,05 — результат кажется готовым к раскатке. Однако ошибка в оценке дисперсии способна превратить случайное различие в статистически значимое.

В этой статье разберём четыре типовых сценария, в которых тест подтверждает эффект, которого в данных нет, и посмотрим, как исправить расчёты.

Как язык с репутацией медленного стал основным инструментом data science и машинного обучения, почему он поднялся на вершину рейтингов популярности и какую роль в этом сыграли его архитектура и экосистема — разберем в этой статье.

REST Битрикс24 можно удобно использовать из Python — для интеграций, миграций, аналитики и служебных скриптов.

Разбираем библиотеку a24wh: шесть функций, которые упрощают запросы, пагинацию, batch-вызовы и обработку ошибок.

Статья об архитектурных подходах, позволяющих упростить back-end разработку больших и сложных систем на языке Python путем применения принципов Domain Driven Design и архитектуры модульного монолита, которые позволяют раз и навсегда избавиться от спагетти-кода, распределить задачи по присущим им областям, обозначить границы между слоями системы, тем самым снизив когнитивную нагрузку на разработчиков. А также развеять миф о том, что данные паттерны возможно реализовать лишь в строго типизируемых языках, а так же специально разработанных под эти задачи фреймворках.

Допустим, у тебя есть несколько AI-агентов. Один разбирает тикет, второй меняет код, третий запускает тесты, четвёртый готовит релиз.
Задача закрыта, тесты зелёные, артефакт собран. Метрика success_rate показывает успех.
Можно праздновать?

Документация устаревает быстрее, чем код успевает писаться? Рассказываем, как мы построили конвейер из Python-скриптов и нейросетей, который сам находит изменения в PHP-контроллерах и обновляет документацию API Invapi.

PhishIntel написан на Python и немного приправлен Go, не требует установки дополнительных библиотек, запускается полностью готовым к бою одной командой.

Все снова пишут про большие языковые модели.

А если чуть отдохнуть?

Пора вспомнить, что до них тоже существовало машинное обучение — и оно вполне умело решать полезные задачи.

Берём телеметрию виртуальных машин, час истории нагрузки и пытаемся предсказать перегрузку за 30 минут до того, как её увидит обычный мониторинг.

Используем классику: временные ряды, численные методы, LSTM и проверка на реальных данных.

И да — это еще работает.