Junior ML engineer
Пишу про теорію та практику у ML, MLOps, AI та математику, що потрібна у цих сферах
Ця стаття присвячена теорії, простим та більш складним методам аналізу та прогнозування часових рядів. Я розділила матеріал на умовні три частини - легку, середню та складну, бо ключ до розуміння - це починати з основ.
Основна складність у розвязанні інтегралів полягає у плутанині великої кількості технік інтегрування. У цій статті я детально розповім про суть інтегралів та систематизую техніки інтегрування. З цим, розвязання навіть складного інтеграла можна зробити у декілька строк.
Як створюються, тестуються та контролюються моделі машинного навчання у реальних проєктах. Розглянемо автоматизацію трансформації даних за допомогою TFX.
Класифікації за допомогою методів машинного навчання та підвищення її точності за допомогою балансування класів та ансамблюванню моделей
У статті зібрані спеціалізації, курси, книги, статті та канали для вивчення ML,AI, математики та англійської. Стаття буде доповнюватися.
