Применение алгоритмов машинного обучения на платформе Hadoop для обработки большого объема данных
Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData В этой книге Главный Архитектор Департамента Архитектуры Управления Технической Архитектуры (Центра Облачных Компетенций Cloud Native и Корпоративного университета архитекторов) и архитектор решения Сбербанка делится знаниями и опытом с читателей в области ML, полученных в работе Школе архитекторов. Подробнее: https://mob25.com/mashinnoe-obuchenie-na-praktike-ot-modeli-pytorch-do-kubeflow-v-oblake-dlya-bigdata/
Как изучить основы машинного обучения с Python к лету 2025?
Ты начинающий программист, и слово "машинное обучение" звучит как что-то сложное и недоступное? Возможно, ты уже пробовал разобраться в алгоритмах, но утонул в море терминов и формул. Знакомо? Не переживай! Машинное обучение (ML) – это не магия, а набор инструментов, которые ты можешь освоить с помощью Python. К лету 2025 года ты можешь не только понять основы, но и создать свои первые модели – от предсказания цен до анализа данных. В этой статье я поделюсь простым планом, который поможет тебе изучить ML без стресса...