Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6396 -

Telegram Group & Telegram Channel

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

🆕 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

www.tg-me.com/es/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6396

2.2K viewsApr 27 at 12:01

tg-me.com/dsproglib/6396

Create: 2025-04-27
Last Update: 2025-05-31 06:32:24

🆕 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

Open in Telegram

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-05-31| Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from es

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