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

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

📊 Топ вопросов с Data Science собеседований — деревья решений и ансамбли, кластеризация, метрические модели. Отличная шпаргалка для подготовки к интервью.

⚖️ Борьба с дисбалансом классов: undersampling — подробный разбор техник уменьшения выборки для балансировки данных.

🧠 Как открытые веса раскрыли секреты обучения GPT-5 — исследователи проанализировали архитектуру и параметры GPT-5, чтобы понять, как OpenAI добилась новых уровней обобщения и стабильности.

👉 Омографы и ударения: как решают задачу в русском языке — команда исследователей создала модель, которая определяет правильные ударения и смысл омографов в текстах.

🌲 Ансамбли в действии: случайный лес и градиентный бустинг — интуитивное объяснение ансамблевых методов с визуализациями и примерами кода.

🧩 Оптимизация источников данных для ML-моделей — как выбирать, чистить и агрегировать данные, чтобы повысить качество модели и сократить время на обучение.

📚 130+ датасетов для машинного обучения — огромная подборка открытых наборов данных, отсортированных по тематике — от NLP до медицины и экономики.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

www.tgoop.com/dsproglib/6929

1.66K viewsOct 12 at 14:21

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

📊 Топ вопросов с Data Science собеседований — деревья решений и ансамбли, кластеризация, метрические модели. Отличная шпаргалка для подготовки к интервью.

⚖️ Борьба с дисбалансом классов: undersampling — подробный разбор техник уменьшения выборки для балансировки данных.

🧠 Как открытые веса раскрыли секреты обучения GPT-5 — исследователи проанализировали архитектуру и параметры GPT-5, чтобы понять, как OpenAI добилась новых уровней обобщения и стабильности.

👉 Омографы и ударения: как решают задачу в русском языке — команда исследователей создала модель, которая определяет правильные ударения и смысл омографов в текстах.

🌲 Ансамбли в действии: случайный лес и градиентный бустинг — интуитивное объяснение ансамблевых методов с визуализациями и примерами кода.

🧩 Оптимизация источников данных для ML-моделей — как выбирать, чистить и агрегировать данные, чтобы повысить качество модели и сократить время на обучение.

📚 130+ датасетов для машинного обучения — огромная подборка открытых наборов данных, отсортированных по тематике — от NLP до медицины и экономики.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак