Сезон машинного обучения на Хабре — это не только залипательные (ха-ха!) публикации, но и новые авторы. Как научить программы распознавать объекты, куда ещё пристроить ChatGPT, как применить нейросеть для разработки кроссплатформенного приложения — в дебютных публикациях новых авторов на Хабре: 📈 Обучение VAE и нижняя вариационная граница 🌐 Как мы нейросеть в браузер тащили 🤖 AIGod — распознавание объектов 🔄 Подробно рассматриваем обратное распространение ошибки для простой нейронной сети. Численный пример 🤓 True RND, или Что делать с обученной моделью (опыт чайника) 📚 HalvingSearch: ускорение поиска по сетке (grid search). Библиотека sklearn 🐞 ChatGPT: новый инструмент в борьбе с багами. Как можно использовать AI для повышения качества тестирования 📲 Разработка кроссплатформенного приложения на Qt с использованием нейросетей, обученных на tensorflow 🎥 Диффузионная нейросеть ModelScope text2video 1.7B — создаём видео по текстовому описанию у себя дома 📣 Правила сезона и список всех участников Если вам интересны последние достижениях в области ИИ и работы с данными, то можете зарегистрироваться и посмотреть конференцию Data Fusion от ВТБ.

Прокачиваем навыки в сфере ML — что изучать в 2024-м Привет, друзья! Сегодня мы хотим поделиться с вами интересной статьей на тему прокачки навыков в сфере машинного обучения (ML) в 2024 году. В современном бизнесе возникает все большая потребность в технологиях, способных обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. И именно здесь ключевую роль играют навыки машинного обучения. Машинное обучение нашло свое применение в таких отраслях, как розничная торговля, банковское дело, технологические предприятия и компании-разработчики. Для работы с большими массивами неструктурированных данных и запуска сложных моделей множество предприятий используют вычислительные ресурсы облака. Например, они могут строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data. Однако, чтобы грамотно использовать инструменты для работы с задачами искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), необходимо обладать соответствующими знаниями и навыками. В статье представлена подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других материалов, которые помогут вам разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями. А чтобы узнать больше и ознакомиться с полным текстом статьи, переходите по ссылке ниже: [Читать далее](https://habr.com/ru/articles/787386/?utm_campaign=787386&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss#habracut) Не упустите возможность прокачать свои навыки в сфере машинного обучения в 2024 году!