Когда начинаешь интересоваться ML, кажется, что это бесконечный лабиринт: модели, алгоритмы, направления. Каждое направление звучит по-своему перспективно, но с чего начать? Классика, компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы или LLM? Давайте разберёмся, чем они отличаются и куда лучше двигаться на старте. Это про задачи прогнозирования и классификации. Применяется в банках, ритейле, маркетинге. Используются библиотеки вроде Pandas, NumPy, Scikit-learn. Плюсы: вакансий много, задачи понятные...

Примеры: Что это: ML — это подмножество AI. Здесь ключевая идея: вместо того чтобы жёстко программировать поведение, мы даём машине данные, и она обучается находить закономерности и принимать решения сама. Типы ML: Примеры: Что это: LLM — это подмножество ML, специально созданное для работы с языком. Эти модели обучаются на огромных объемах текстов, чтобы понимать, генерировать и преобразовывать естественный язык...

Runway ML — это мощный инструмент для создания видео, анимаций и графики с помощью искусственного интеллекта. Хочешь научиться использовать его на полную катушку? Эта инструкция поможет тебе освоить Runway ML с нуля и начать творить как профессионал. Что делать: Совет: Если у тебя уже есть аккаунт, используй его для входа. Что делать: Совет: Если что-то непонятно, посмотри короткий туториал на YouTube. Что делать: Совет: Чем конкретнее запрос, тем точнее будет результат. Что делать: Совет: Экспериментируй с разными параметрами, чтобы найти свой стиль...