MLinside - школа ML

В основе алгоритма, с которого начался Google – один вектор Представьте таблицу с 500 столбцами. Где здесь главные закономерности, а где второстепенные – глазами уже не увидеть. С ростом числа признаков работать с данными становится всё сложнее — одна из причин в том самом проклятии размерности. Способ разобраться прид…

Можно ли научиться проектировать ML-системы по лекциям? Можно понять принципы, но навык появляется только тогда, когда приходится принимать решения самому. Именно поэтому на ML Kata не будет формата «послушали спикера и разошлись». Вы получите реальную задачу, будете проектировать решение в команде, спорить, искать ком…

Многие считают, что хороший ML-проект – это сложная модель, десятки алгоритмов и высокий скор на Kaggle ... ...но на собеседовании такой проект может не вызвать ни одного вопроса. Гораздо важнее показать, что вы понимаете данные, умеете выбирать метрики, анализировать ошибки модели и строить воспроизводимый ML-пайплайн…

75 минут на решение, случайная команда и разбор реальной ML-задачи с Валерием Бабушкиным ML Kata – это возможность проверить, как вы справитесь с ML System Design в условиях, максимально приближенных к реальной работе. Следующая ML Kata уже скоро. Забронируйте место уже сейчас По всем вопросам пишите менеджеру: @marina…

Почему одни ML-инженеры быстро растут, а другие годами стоят на месте? Не всегда дело в знаниях, алгоритмах или количестве пройденных курсов. У сильных инженеров есть рабочие привычки, которые со стороны могут казаться незначительными. Например, они не спешат писать код, умеют задавать «неудобные» вопросы и сначала ищу…