🔍 Как автор не стал специалистом по машинному обучению

Истории успеха любят все. Это же здорово, что человек добился успеха и решил об этом рассказать! Читаешь и радуешься за него.

❓ Большинство таких историй объединяет одно: ты не можешь повторить путь автора! Либо ты живешь не в то время, либо не в том месте, либо ты родился мальчиком, либо…

Но, что если, истории неуспеха в этом плане часто бывают полезней.

🔗 Читать статью

#Opinion #Experience #ML #Programming | Mr. Python

ℹ️ ML-Фреймворк LightGBM для градиентного бустинга

LightGBM — это фреймворк, который предоставляет реализацию деревьев принятия решений с градиентным бустингом.

LightGBM известен своей более высокой скоростью обучения, хорошей точностью с параметрами по умолчанию, параллельным и GPU обучением, малым использованием памяти и возможностью обработки больших датасетов, которые не всегда помещаются в ней.

❗️ В рамках данного руководства мы рассмотрим Python API данного фреймворка. Мы постараемся объяснить и охватить большую часть этого API.

🔗 Читать статью

#Framework #LightGBM #ML | Mr. Python

📌 Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Для машинного обучения на Python написано очень много библиотек.

Сегодня мы рассмотрим одну из самых популярных — Scikit-Learn.

Scikit-Learn упрощает процесс создания классификатора и помогает более чётко выделить концепции машинного обучения, реализуя их с помощью понятной, хорошо документированной и надёжной библиотекой.

🔗 Читать статью

#ScikitLearn #ML | Mr. Python

📊 Простой Python, автоматический Spark: минус Kubernetes, плюс продуктивность

Apache Spark — фреймворк для быстрой и эффективной обработки больших объемов данных (Big Data). 

⚠️ В этой статье мы рассмотрим как автоматизировать развертывание Spark в облаке и создать клиент на Python, который снижает требования к знаниям в области DevOps и Kubernetes, необходимым для начала работы со Spark.

🔗 Читать статью

#Spark #ML #Kubernetes | Mr. Python

© Я не люблю NumPy

NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch.

Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy.

NumPy упрощает выполнение простых задач.

❗️ В данной статье автор высказался, что NumPy — это худший язык для работы с массивами, кроме всех других языков работы с массивами.

🔗 Читать статью

#NumPy #ML #Arrays #Opinion #AI | Mr. Python

📎 Python или Rust: что выбрать для анализа данных и машинного обучения

Rust – высокая производительность, безопасность и многопоточность, он отлично подходит для системного программирования, стремительно набирает популярность в серверной разработке и геймдеве.

Python известен плавной кривой обучения: с минимальными знаниями языка уже можно писать полезные скрипты, а изучение более сложных концепций отложить на потом.

Выбор между Python и Rust для анализа данных и машинного обучения – сложная дилемма, поскольку оба языка предлагают уникальные преимущества.

🔗 Читать статью

#Python #Rust #ML | Mr. Python

🔥 От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения

Реддит и Хабр забиты историями о том, как кто-то «написал приложение за вечер с помощью ChatGPT, вообще не зная программирования». Маркетологи называют это вайбкодингом — ты просто описываешь свои намерения, а ИИ выдает готовый продукт.

Эта статья — рефлексия и разбор полётов.

❗️ Это история о том, почему в 2026 году главный навык инженера — это умение видеть деревья за лесом и вовремя сказать ИИ: «Нет, твоя архитектура никуда не годится, всё переделываем».

🔗 Читать статью

#AI #LLM #Cursor #Vibecoding #ML | Mr. Python