Telegram Group & Telegram Channel
🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Scikit-learn, UMAP и HDBSCAN теперь работают на GPU — ускорение без единой строчки изменений в коде
Свежий релиз PyTorch 2.7 — новые возможности для оптимизации, работы с графами и улучшения API
Периодическая таблица машинного обучения от MIT — удобная визуализация ключевых алгоритмов и методов

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Как в Авито предсказывают категории объявлений по описанию — разбор ML-решений в реальном продукте
Mixture of Experts: когда нейросеть учится делегировать — о динамическом распределении задач между частями модели
Организация датасетов с ClearML — практическое руководство для ML-команд
Пайплайн распознавания номеров транспортных средств: как это устроено — кейс от МТС о построении полного конвейера

👍 Cоветы:
Как перестать кидать Jupyter-ноутбуки по почте — гид по эффективной коллаборации с данными и моделями

Библиотека дата-сайентиста #свежак



tg-me.com/dsproglib/6396
Create:
Last Update:

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Scikit-learn, UMAP и HDBSCAN теперь работают на GPU — ускорение без единой строчки изменений в коде
Свежий релиз PyTorch 2.7 — новые возможности для оптимизации, работы с графами и улучшения API
Периодическая таблица машинного обучения от MIT — удобная визуализация ключевых алгоритмов и методов

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Как в Авито предсказывают категории объявлений по описанию — разбор ML-решений в реальном продукте
Mixture of Experts: когда нейросеть учится делегировать — о динамическом распределении задач между частями модели
Организация датасетов с ClearML — практическое руководство для ML-команд
Пайплайн распознавания номеров транспортных средств: как это устроено — кейс от МТС о построении полного конвейера

👍 Cоветы:
Как перестать кидать Jupyter-ноутбуки по почте — гид по эффективной коллаборации с данными и моделями

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6396

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from br


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA