Анализ и моделирование футбольных результатов английской Премьер-лиги с использованием методов машинного обучения
Внедрение искусственного интеллекта дало нам возможность создавать системы прогнозирования с беспрецедентной точностью. Машинное обучение так или иначе используется практически во всех областях благодаря своей исключительной эффективности. Одной из таких областей, где прогностические системы приобрели большую популярность, является прогнозирование результатов футбольных матчей.
Machine Learning
Внедрение искусственного интеллекта дало нам возможность создавать системы прогнозирования с беспрецедентной точностью. Машинное обучение так или иначе используется практически во всех областях благодаря своей исключительной эффективности. Одной из таких областей, где прогностические системы приобрели большую популярность, является прогнозирование результатов футбольных матчей.
Machine Learning
Как создать свою первую модель машинного обучения на Python
В этой статье вы узнаете, как создать свою первую модель машинного обучения на Python. В частности, вы будете строить регрессионные модели, используя традиционную линейную регрессию, а также другие алгоритмы машинного обучения.
Machine Learning
В этой статье вы узнаете, как создать свою первую модель машинного обучения на Python. В частности, вы будете строить регрессионные модели, используя традиционную линейную регрессию, а также другие алгоритмы машинного обучения.
Machine Learning
🌃 Платформа для анализа данных за вечер
В статье рассказываем, как всего за час (или почти) подготовить облачное окружение, создать свою небольшую платформу для анализа данных и спарсить весь Hugging Face.
Machine Learning
В статье рассказываем, как всего за час (или почти) подготовить облачное окружение, создать свою небольшую платформу для анализа данных и спарсить весь Hugging Face.
Machine Learning
Деревья решений в pySpark: от семечка до параметрической оптимизации случайного леса
В этом материале расскажем о простом для понимания, но в то же время достаточно эффективном алгоритме — дереве решений, а также его расширенной модификацией — случайных лесах решений, и их реализации с помощью PySpark MLib.
Machine Learning
В этом материале расскажем о простом для понимания, но в то же время достаточно эффективном алгоритме — дереве решений, а также его расширенной модификацией — случайных лесах решений, и их реализации с помощью PySpark MLib.
Machine Learning
🍎 О точности вычислений: как не потерять данные в цифровом шуме
По мере того, как сложность возрастает, точные утверждения теряют значимость, а значимые утверждения теряют точность.
Machine Learning
По мере того, как сложность возрастает, точные утверждения теряют значимость, а значимые утверждения теряют точность.
Machine Learning
🤔 ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft?
В 2018 году Microsoft разработали ML NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода.
Machine Learning
В 2018 году Microsoft разработали ML NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода.
Machine Learning
Excel - основа для анализа финансов
📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и финансового анализа для начинающих на канале @fin_analytics.
Подписывайся и становись финансистом: @fin_analytics
📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и финансового анализа для начинающих на канале @fin_analytics.
Подписывайся и становись финансистом: @fin_analytics
⚡️ Что такое «Action Recognition» ?
Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
В этой статье автор сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях, что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах.
Machine Learning
Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
В этой статье автор сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях, что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах.
Machine Learning
В создании печатных плат даже мелкий недочет или несостыковка на этапе сборки может привести к тому, что плата испортится после запекания. Нужна система контроля, чтобы этого избежать, и одну из таких разработали инженеры из команды SmartFab в YADRO.
На производстве печатных плат в Дубне они установили систему, основанную на компьютерном зрении. AI-ассистент внимательно следит за действиями сборщика и сигнализирует, если что-то идет не так.
У коллег уже есть первые результаты: удается постоянно поддерживать верный порядок слоев и не пропускать ни одной ошибки сборки. О том, как проходила разработка и с какими сложностями столкнулись, читайте в статье.
На производстве печатных плат в Дубне они установили систему, основанную на компьютерном зрении. AI-ассистент внимательно следит за действиями сборщика и сигнализирует, если что-то идет не так.
У коллег уже есть первые результаты: удается постоянно поддерживать верный порядок слоев и не пропускать ни одной ошибки сборки. О том, как проходила разработка и с какими сложностями столкнулись, читайте в статье.
🧠 Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python
В настоящее время xLearn поддерживает три алгоритма машинного обучения. Рассмотрим каждый из них в отдельности.
Machine Learning
В настоящее время xLearn поддерживает три алгоритма машинного обучения. Рассмотрим каждый из них в отдельности.
Machine Learning
📣 Разместите рекламу в этом канале — её увидят
Аудитория Telegram остаётся активной, что бы ни говорили. Индекс читаемости это подтверждает: охваты каналов по тематикам держатся, люди продолжают читать.
Реклама в Telegram — это законно: ФАС в 2026 году официально подтвердил, что она разрешена.
👉 Заказать размещение в этом канале можно через Telega.in — с маркировкой и закрывающими документами, за пару минут.
Форматы и цены — по ссылке.
Аудитория Telegram остаётся активной, что бы ни говорили. Индекс читаемости это подтверждает: охваты каналов по тематикам держатся, люди продолжают читать.
Реклама в Telegram — это законно: ФАС в 2026 году официально подтвердил, что она разрешена.
👉 Заказать размещение в этом канале можно через Telega.in — с маркировкой и закрывающими документами, за пару минут.
Форматы и цены — по ссылке.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Реализация функции потерь Triplet Loss в Python (функция тройных потерь)
Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов.
Machine Learning
Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов.
Machine Learning