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: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

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


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