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...

Машинное обучение (Machine Learning, ML) стало неотъемлемой частью современного технологического ландшафта. Однако, чтобы превратить идею в работающий AI-продукт, требуется не только знание алгоритмов, но и умение выстроить процесс разработки, развертывания и поддержки моделей. Именно этим занимается ML Engineering — дисциплина, которая объединяет в себе 3 кита: Data Science, Software Engineering и DevOps. В этой статье мы разберем, что такое ML Engineering, как пройти путь от новичка до профессионала, и как курс ML Engineering от Karpov...