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 strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

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


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