Вижу, что уже скоро будет 50+ огоньков 🔥, это хорошо - собираем дальше (шпаргалка тюнится). Ну пока собирается, сегодня попалась на глаза статья о том, как GPT-4 покоряет самые сложные математические, электротехнические и компьютерные курсы МИТа (крутой универ в Америке).
Представь себе алгоритм ИИ, который справляется с 4550 вопросами из 30 ключевых математических и компьютерных курсов МИТа, незатронутый никакими учебными данными.. Для сравнения прогресса GPT-3.5 была точность 33%, чистый GPT-4: 90% + еще немного танцев с бубном и получилось 100%
Вообщем держись крепче и помни, что мир меняется быстрее , чем думаешь!
Как обычно, жду от Тебя реакцию 🔥 - тогда будет еще больше информации.
Представь себе алгоритм ИИ, который справляется с 4550 вопросами из 30 ключевых математических и компьютерных курсов МИТа, незатронутый никакими учебными данными.. Для сравнения прогресса GPT-3.5 была точность 33%, чистый GPT-4: 90% + еще немного танцев с бубном и получилось 100%
Вообщем держись крепче и помни, что мир меняется быстрее , чем думаешь!
Как обычно, жду от Тебя реакцию 🔥 - тогда будет еще больше информации.
🔥26❤2👍1
Завтра, 19 июня, стартует наш курс по Data Science.
💥 На нашем курсе Ты окунешься в захватывающий мир машинного обучения, который откроет перед Тобой безграничные возможности. Ты узнаешь, как преобразовать огромные объемы данных в ценную информацию и делать предсказания, которые могут изменить игру в любой отрасли.
💥 Мы создали курс таким образом, чтобы он был практичным и применимым уже с первого занятия. Ты не только поймешь основы моделей машинного обучения, но и сразу начнешь строить свои собственные модели на реальных данных. Это уникальная возможность применить полученные знания на практике и увидеть результаты своей работы.
💥 Я с радостью поделюсь с Тобой своими секретами и лучшими практиками в машинном обучении. Ты будешь обучаться в поддерживающей и вдохновляющей обстановке, где творчество и исследования встречаются с конкретными реальными задачами.
💥 Участие в нашем курсе даст Тебе значительное преимущество на рынке труда. Машинное обучение - это одна из самых востребованных и быстроразвивающихся областей, и умение работать с данными и создавать модели будет являться Твоим сильным конкурентным преимуществом.
Не упусти возможность стать частью увлекательного мира машинного обучения и освоить навыки, которые сегодня определяют будущее. Присоединяйся к нам на нашем курсе и открой двери к бесконечным возможностям машинного обучения!
А еще, только в этом потоке мы дарим персональное сопровождение с HR после завершения курса. Это точно для Тебя, если планируешь сразу строить свою карьеру в сфере Data Science.
🔴 Присоединиться к курсу 🔴
💥 На нашем курсе Ты окунешься в захватывающий мир машинного обучения, который откроет перед Тобой безграничные возможности. Ты узнаешь, как преобразовать огромные объемы данных в ценную информацию и делать предсказания, которые могут изменить игру в любой отрасли.
💥 Мы создали курс таким образом, чтобы он был практичным и применимым уже с первого занятия. Ты не только поймешь основы моделей машинного обучения, но и сразу начнешь строить свои собственные модели на реальных данных. Это уникальная возможность применить полученные знания на практике и увидеть результаты своей работы.
💥 Я с радостью поделюсь с Тобой своими секретами и лучшими практиками в машинном обучении. Ты будешь обучаться в поддерживающей и вдохновляющей обстановке, где творчество и исследования встречаются с конкретными реальными задачами.
💥 Участие в нашем курсе даст Тебе значительное преимущество на рынке труда. Машинное обучение - это одна из самых востребованных и быстроразвивающихся областей, и умение работать с данными и создавать модели будет являться Твоим сильным конкурентным преимуществом.
Не упусти возможность стать частью увлекательного мира машинного обучения и освоить навыки, которые сегодня определяют будущее. Присоединяйся к нам на нашем курсе и открой двери к бесконечным возможностям машинного обучения!
А еще, только в этом потоке мы дарим персональное сопровождение с HR после завершения курса. Это точно для Тебя, если планируешь сразу строить свою карьеру в сфере Data Science.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍3❤1😁1
Сегодня я хотел бы поговорить о том, почему специалисты в Data Science становятся настолько востребованы в нашем современном мире. 🌍💻
1️⃣ Век больших данных: Мы живем в эпоху информационного бума, где каждая компания, организация и даже частное лицо собирает огромные объемы данных. Data Science позволяет извлекать ценные знания из этих данных, делая их полезными и понятными.
2️⃣ Информационная конкуренция: В условиях стремительного развития технологий и глобального рынка, компании понимают, что данные - это их конкурентное преимущество. Data Science помогает обрабатывать и анализировать данные, выявлять тренды и закономерности, что помогает компаниям принимать более обоснованные стратегические решения.
3️⃣ Автоматизация и оптимизация: Специалисты в Data Science разрабатывают алгоритмы и модели, которые помогают автоматизировать множество процессов в различных сферах: от медицины до финансов. Это увеличивает эффективность работы и позволяет сократить затраты компаний.
4️⃣ Инновации и предсказания: Data Science позволяет предсказывать будущие тенденции, моделировать ситуации и прогнозировать результаты. Это особенно ценно для бизнеса, так как позволяет выйти вперед и адаптироваться к изменениям рынка.
5️⃣ Множество областей применения: Data Science имеет широкий спектр применения во многих отраслях, таких как медицина, финансы, маркетинг, транспорт и многие другие. Для себя можно выбрать направление, которое наиболее интересно и в которое можешь внести наибольший вклад.
Так что, если интересуешься анализом данных, статистикой, машинным обучением и программированием, то специальность в Data Science может стать Твоим идеальным выбором! 🚀💡
Еще можно присоединиться к нашему курсу по Data Science, который сегодня стартовал.
1️⃣ Век больших данных: Мы живем в эпоху информационного бума, где каждая компания, организация и даже частное лицо собирает огромные объемы данных. Data Science позволяет извлекать ценные знания из этих данных, делая их полезными и понятными.
2️⃣ Информационная конкуренция: В условиях стремительного развития технологий и глобального рынка, компании понимают, что данные - это их конкурентное преимущество. Data Science помогает обрабатывать и анализировать данные, выявлять тренды и закономерности, что помогает компаниям принимать более обоснованные стратегические решения.
3️⃣ Автоматизация и оптимизация: Специалисты в Data Science разрабатывают алгоритмы и модели, которые помогают автоматизировать множество процессов в различных сферах: от медицины до финансов. Это увеличивает эффективность работы и позволяет сократить затраты компаний.
4️⃣ Инновации и предсказания: Data Science позволяет предсказывать будущие тенденции, моделировать ситуации и прогнозировать результаты. Это особенно ценно для бизнеса, так как позволяет выйти вперед и адаптироваться к изменениям рынка.
5️⃣ Множество областей применения: Data Science имеет широкий спектр применения во многих отраслях, таких как медицина, финансы, маркетинг, транспорт и многие другие. Для себя можно выбрать направление, которое наиболее интересно и в которое можешь внести наибольший вклад.
Так что, если интересуешься анализом данных, статистикой, машинным обучением и программированием, то специальность в Data Science может стать Твоим идеальным выбором! 🚀💡
Еще можно присоединиться к нашему курсу по Data Science, который сегодня стартовал.
dataworkshop.ru
Data Science курс| Machine Learning курс | Аналитик данных | DataWorkshop
Data Science курс поможет получить ключеввые знанания в Data Science и Machine Learning. Много практики. Сосредотачиваемся на решениях. Получи специальность за которую хотят платить!
👍4❤1👌1
У Тебя уже есть навыки в Data Science?
Anonymous Poll
16%
Да, я работаю в этой сфере
62%
Я в процессе обучения
22%
Пока только присматриваюсь к этой сфере
Интересуешься ChatGPT и LLM в целом?
Крутая новость из мира открытых LLM - OpenLLaMA 13B, репродукция языковой модели LLaMA от Meta AI.
Модели OpenLLaMA (3B, 7B i 13B) также обучались на 1T токенах.
Что крутого внутри?
🔸 Интеграция с фреймворком EasyLM
🔸 Предварительно обученные веса PyTorch и JAX
🔸 Производительность, сравнимая с оригинальными LLaMA
Процесс создания:
🔹 Обучение на наборе данных RedPajama (1,2 Т токенов)
🔹 Сохранение гиперпараметров из исследовательской работы по LLaMA
🔹 Использование конвейера обработки JAX из EasyLM
🔹 Баланс между пропускной способностью и использованием памяти
После тестирования с помощью инструмента lm-evaluation-harness, OpenLLaMA показала сравнимую производительность с оригинальными LLaMA и GPT-J!
@data_work
Крутая новость из мира открытых LLM - OpenLLaMA 13B, репродукция языковой модели LLaMA от Meta AI.
Модели OpenLLaMA (3B, 7B i 13B) также обучались на 1T токенах.
Что крутого внутри?
🔸 Интеграция с фреймворком EasyLM
🔸 Предварительно обученные веса PyTorch и JAX
🔸 Производительность, сравнимая с оригинальными LLaMA
Процесс создания:
🔹 Обучение на наборе данных RedPajama (1,2 Т токенов)
🔹 Сохранение гиперпараметров из исследовательской работы по LLaMA
🔹 Использование конвейера обработки JAX из EasyLM
🔹 Баланс между пропускной способностью и использованием памяти
После тестирования с помощью инструмента lm-evaluation-harness, OpenLLaMA показала сравнимую производительность с оригинальными LLaMA и GPT-J!
@data_work
👍2❤1🔥1
Уже удалось попробовать LLMA?
Anonymous Poll
56%
Нет, рассказывай еще👍
28%
Вообще не понимаю о чем речь🙄
5%
Да, Крутая штука 😎
10%
Что такое токены?🤪
❤3
Давай погрузимся в мир языковых моделей и рассмотрим важность токенов в контексте больших языковых моделей (LLM).
Токены - это строительные блоки текста, используемые языковыми моделями, такими как ChatGPT. В своей сути, токен представляет собой небольшой фрагмент текста, который может быть словом, символом или даже подсловом.
При подаче текста на вход языковой модели он разбивается на токены для последующей обработки.
Важно понимать, что языковые модели оперируют на уровне токенов, а не слов.
Это означает, что одно слово может быть разделено на несколько токенов. Например, слово "чатботы" может быть разбито на два токена: "чат" и "##боты". Префикс "##" указывает на то, что это продолжение предыдущего токена.
Токены играют важную роль в определении размера входных данных и вычислительных требований модели. У языковых моделей есть ограничение на максимальное количество токенов, которое они могут обработать за один раз.
Более длинные тексты требуют большего числа токенов, что может повлиять на производительность модели и время отклика.
Токенизация является неотъемлемым этапом в задачах обработки естественного языка. Путем разбиения текста на токены языковая модель может анализировать и понимать структуру, грамматику и смысл ввода.
Токены помогают модели анализировать контекст, улавливать закономерности и генерировать логичные ответы 🚀✨
#llm
Токены - это строительные блоки текста, используемые языковыми моделями, такими как ChatGPT. В своей сути, токен представляет собой небольшой фрагмент текста, который может быть словом, символом или даже подсловом.
При подаче текста на вход языковой модели он разбивается на токены для последующей обработки.
Важно понимать, что языковые модели оперируют на уровне токенов, а не слов.
Это означает, что одно слово может быть разделено на несколько токенов. Например, слово "чатботы" может быть разбито на два токена: "чат" и "##боты". Префикс "##" указывает на то, что это продолжение предыдущего токена.
Токены играют важную роль в определении размера входных данных и вычислительных требований модели. У языковых моделей есть ограничение на максимальное количество токенов, которое они могут обработать за один раз.
Более длинные тексты требуют большего числа токенов, что может повлиять на производительность модели и время отклика.
Токенизация является неотъемлемым этапом в задачах обработки естественного языка. Путем разбиения текста на токены языковая модель может анализировать и понимать структуру, грамматику и смысл ввода.
Токены помогают модели анализировать контекст, улавливать закономерности и генерировать логичные ответы 🚀✨
#llm
👍6🔥2❤1
🔠 Что означает языковая модель LLM? 🔠
LLM (Language Model) - это тип искусственного интеллекта, который обучается на больших объемах текстовых данных для генерации и понимания естественного языка. Одним из наиболее известных примеров является модель GPT-3/GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 3, 4), разработанная OpenAI.
LLM использует глубокое обучение и нейронные сети для обработки и анализа языка. Она учится на огромном количестве текстов и строит внутреннюю структуру языка, что позволяет ей предсказывать и генерировать последующие слова или фразы на основе предыдущего контекста.
Эти языковые модели способны создавать связные и грамматически правильные тексты, а также имитировать стиль и содержание текстов, сходные с теми, на которых они были обучены. Они также могут выполнять задачи, связанные с переводом, ответами на вопросы, составлением диалогов и многими другими.
LLM имеет широкий спектр применений в различных областях, включая разработку чат-ботов, автоматизацию текстовой генерации, улучшение систем машинного перевода, создание интерактивных ассистентов и многое другое. Её возможности продолжают расширяться, а ее использование становится все более распространенным в сфере искусственного интеллекта и обработки языка.
🌟 LLM - это инновационная технология, которая открывает новые горизонты для создания, понимания и генерации естественного языка. 🌟
#llm
@data_work
LLM (Language Model) - это тип искусственного интеллекта, который обучается на больших объемах текстовых данных для генерации и понимания естественного языка. Одним из наиболее известных примеров является модель GPT-3/GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 3, 4), разработанная OpenAI.
LLM использует глубокое обучение и нейронные сети для обработки и анализа языка. Она учится на огромном количестве текстов и строит внутреннюю структуру языка, что позволяет ей предсказывать и генерировать последующие слова или фразы на основе предыдущего контекста.
Эти языковые модели способны создавать связные и грамматически правильные тексты, а также имитировать стиль и содержание текстов, сходные с теми, на которых они были обучены. Они также могут выполнять задачи, связанные с переводом, ответами на вопросы, составлением диалогов и многими другими.
LLM имеет широкий спектр применений в различных областях, включая разработку чат-ботов, автоматизацию текстовой генерации, улучшение систем машинного перевода, создание интерактивных ассистентов и многое другое. Её возможности продолжают расширяться, а ее использование становится все более распространенным в сфере искусственного интеллекта и обработки языка.
🌟 LLM - это инновационная технология, которая открывает новые горизонты для создания, понимания и генерации естественного языка. 🌟
#llm
@data_work
👍4🔥2❤1
А Тебе хотелось бы получить навыки по работе с этой новой технологией?
Anonymous Poll
79%
Да - очень интересно
7%
Пока не знаю
14%
Я уже не успеваю за всеми новыми технологиями
🔍 Почему сейчас такое пристальное внимание к языковой модели LLM! 🔍
1️⃣ Невероятная гибкость: Языковые модели LLM, такие как GPT-3/4, предлагают огромное количество возможностей в области генерации текста. Они способны создавать высококачественный и связный контент, который похож на то, что может написать человек.
2️⃣ Широкий спектр применений: LLM используются в различных областях, включая генерацию контента для новостных статей, создание диалоговых систем, помощь в разработке приложений, перевод текстов и многое другое. Их универсальность и применимость делают их ценными инструментами для различных задач.
3️⃣ Непрерывное развитие: Технология LLM находится в стадии активного развития и постоянно совершенствуется. Компании и исследователи по всему миру работают над улучшением этих моделей, чтобы повысить их качество и точность.
4️⃣ Простота использования: LLM предоставляют простой и удобный способ генерации текста. Они не требуют глубоких знаний в области искусственного интеллекта или программирования, что делает их доступными для широкой аудитории пользователей.
5️⃣ Инновационный потенциал: Языковые модели LLM открывают двери для новых возможностей и инноваций. Они могут помочь улучшить процессы автоматизации, снизить нагрузку на людей в выполнении повторяющихся задач и дать новый импульс для развития интеллектуальных систем.
Поэтому неудивительно, что сегодня наблюдается такое пристальное внимание к языковым моделям LLM. Они представляют огромный потенциал для преобразования нашего способа взаимодействия с компьютерами и расширения возможностей искусственного интеллекта.🌟
@data_work
1️⃣ Невероятная гибкость: Языковые модели LLM, такие как GPT-3/4, предлагают огромное количество возможностей в области генерации текста. Они способны создавать высококачественный и связный контент, который похож на то, что может написать человек.
2️⃣ Широкий спектр применений: LLM используются в различных областях, включая генерацию контента для новостных статей, создание диалоговых систем, помощь в разработке приложений, перевод текстов и многое другое. Их универсальность и применимость делают их ценными инструментами для различных задач.
3️⃣ Непрерывное развитие: Технология LLM находится в стадии активного развития и постоянно совершенствуется. Компании и исследователи по всему миру работают над улучшением этих моделей, чтобы повысить их качество и точность.
4️⃣ Простота использования: LLM предоставляют простой и удобный способ генерации текста. Они не требуют глубоких знаний в области искусственного интеллекта или программирования, что делает их доступными для широкой аудитории пользователей.
5️⃣ Инновационный потенциал: Языковые модели LLM открывают двери для новых возможностей и инноваций. Они могут помочь улучшить процессы автоматизации, снизить нагрузку на людей в выполнении повторяющихся задач и дать новый импульс для развития интеллектуальных систем.
Поэтому неудивительно, что сегодня наблюдается такое пристальное внимание к языковым моделям LLM. Они представляют огромный потенциал для преобразования нашего способа взаимодействия с компьютерами и расширения возможностей искусственного интеллекта.🌟
@data_work
👍4❤2🔥1
Оформляй подписку в наш закрытый клуб и получи в подарок курс "Практическое введение в статистику для Data Science"! 📊
Этот курс разработан специально для тех, кто хочет получить практические знания в статистике без сложных и запутанных формул.
Тебе предстоит изучить статистику на основе реальных примеров, применять ее в Data Science и писать код на Python уже с первых уроков.
И самое замечательное - Тебе не нужно ничего устанавливать, потому что мы подготовили специальную среду для обучения.
Для начинающих у нас есть пошаговое видео с подробными объяснениями. Обучайся в удобном для себя темпе.
Не упусти эту уникальную возможность обрести практическое понимание статистики и сделать первый шаг к успеху в Data Science! 🚀
Акция действует только до конца сегодняшнего дня, поэтому не откладывай решение.
Присоединяйся к нашему клубу и получи ценный подарок - курс по статистике. Расширяй свои знания и навыки уже сейчас!
💡 Оформи подписку и получи доступ к курсу прямо сейчас💡
@data_work
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
Я хочу начать работать DS/ML и сейчас буксую на…
Anonymous Poll
24%
Учу (высшую) математику и нужна помощь
12%
Учу питон (веб и все вокург) и нужна помощь
26%
Учу питон именно для данных и нужна помощь
14%
Учу алгоритмы и нужна помощь
12%
Учусь организовывать данные (data contract, data modeling) и нужна помощь
48%
Мне ввообще нужно помочь, куда бежать и что делать 😉
👍4
DataWorkshop - AI & ML
🌟 Крутые новости в мире ML! Контекст. Главное на видео, что модель Falcon40B запустили в демо чип AMD и даже ничего не сломалось - стишок получился. Предыстория. В мае 2023 года Nvidia стала первым производителем микросхем, стоимость которых превысила…
Кстати, уже почти собрали 50+ огоньков, ждешь? 🥳
❤5
📊🔍 Данные
✨ В Data Science, данные играют важную роль в понимании мира вокруг нас. Давай поговорим о двух ключевых типах данных - качественных и количественных! ✨
💡 Качественные данные - это описательная информация, которая помогает понять контекст и качественные аспекты исследуемого явления. Они дают представление о субъективном опыте, мнениях и мотивах, позволяя объяснить причины тенденций и обеспечить контекст исследования.
💡 Количественные данные - это числовая информация, которая позволяет проводить объективные измерения и сравнения. Количественные данные используют для выявления тенденций и закономерностей, а также для проведения статистического анализа.
🔎 Оба типа данных играют важную роль в Data Science:
✅ Качественные данные помогают понять причины и объяснить тенденции, обогащая исследование субъективными аспектами.
✅ Количественные данные предоставляют объективные факты и цифры, которые позволяют выявлять закономерности и проводить точный анализ.
Количественные данные используют для выявления тенденций и закономерностей, а качественные данные помогают объяснить причины этих тенденций и обеспечивают контекст.
🔥 В Data Science, сочетание этих двух типов данных открывает двери к глубокому пониманию и принятию обоснованных решений! 🔥
@data_work
✨ В Data Science, данные играют важную роль в понимании мира вокруг нас. Давай поговорим о двух ключевых типах данных - качественных и количественных! ✨
💡 Качественные данные - это описательная информация, которая помогает понять контекст и качественные аспекты исследуемого явления. Они дают представление о субъективном опыте, мнениях и мотивах, позволяя объяснить причины тенденций и обеспечить контекст исследования.
💡 Количественные данные - это числовая информация, которая позволяет проводить объективные измерения и сравнения. Количественные данные используют для выявления тенденций и закономерностей, а также для проведения статистического анализа.
🔎 Оба типа данных играют важную роль в Data Science:
✅ Качественные данные помогают понять причины и объяснить тенденции, обогащая исследование субъективными аспектами.
✅ Количественные данные предоставляют объективные факты и цифры, которые позволяют выявлять закономерности и проводить точный анализ.
Количественные данные используют для выявления тенденций и закономерностей, а качественные данные помогают объяснить причины этих тенденций и обеспечивают контекст.
🔥 В Data Science, сочетание этих двух типов данных открывает двери к глубокому пониманию и принятию обоснованных решений! 🔥
@data_work
🔥5❤1👍1
В прошлом посте я создавал такой опрос - “Я хочу начать работать в DS/ML и сейчас буксую на…”
Большинство ответили - “Нужна помощь, чтобы понять - куда бежать и что делать”.
⚠️ Мы решили сделать эксперимент. Я возьму в группу от 1 до 3 человек (больше пока не могу), для которых проведу мастермайнд. Скорее всего это будут видеосозвоны, где я узнаю какая точка A на текущий момент и подскажу, как прийти в точку B. Разберем по полочкам- какие конкретно шаги необходимо предпринять, чтобы начать свою карьеру в сфере Data Science.
Что нужно, чтобы поучаствовать в таком эксперименте - просто заполни✔️ эту анкету, а мы отберем несколько человек и свяжемся.
Участие бесплатно. Оставляй свои данные в анкете - это ни к чему Тебя не обязывает, но есть шанс получить мою личную консультацию, чтобы начать делать конкретные практические шаги.
Большинство ответили - “Нужна помощь, чтобы понять - куда бежать и что делать”.
Что нужно, чтобы поучаствовать в таком эксперименте - просто заполни
Участие бесплатно. Оставляй свои данные в анкете - это ни к чему Тебя не обязывает, но есть шанс получить мою личную консультацию, чтобы начать делать конкретные практические шаги.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Typeform
Мастермайнды
Turn data collection into an experience with Typeform. Create beautiful online forms, surveys, quizzes, and so much more. Try it for FREE.
👍5🔥4❤1
Мы запускаем рубрику с ответами на самые популярные вопросы.
Вопрос № 1 - Может ли гуманитарий работать в Data Science
👉 https://youtu.be/Q08eDUQBB4U
Вопрос № 1 - Может ли гуманитарий работать в Data Science
👉 https://youtu.be/Q08eDUQBB4U
YouTube
Может ли гуманитарий работать в сфере Data Science?
#dataworkshop #datascience #гуманитарийвdatascience #онлайнобучение
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 1 - может ли гуманитарий работать в сфере Data Science?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!
Ты можешь начать…
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 1 - может ли гуманитарий работать в сфере Data Science?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!
Ты можешь начать…
👍5❤1🔥1
Вопрос № 2 - Нужно ли знать английский язык Data Scientist-у
👉 https://youtu.be/G6F07a8ScbM
👉 https://youtu.be/G6F07a8ScbM
YouTube
Нужен ли английский язык Data Scientist-у
#dataworkshop #datascience #английсикйязыкдляdatascientist-a #онлайнобучение
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 2 - Нужен ли английский язык Data Scientist-у?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!
Ты можешь начать…
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 2 - Нужен ли английский язык Data Scientist-у?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!
Ты можешь начать…
👍5🔥3❤1
Вопрос №3 - машинное обучение и искусственный интеллект - это одно и то же?
Ссылка на ответ здесь 👉 https://youtu.be/sl2bPV5hh0k
Ссылка на ответ здесь 👉 https://youtu.be/sl2bPV5hh0k
YouTube
Машинное обучение и искусственный интеллект это одно и то же?
#dataworkshop #datascience #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #онлайнобучение
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 3 - Машинное обучение и искусственный интеллект это одно и то же?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!…
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 3 - Машинное обучение и искусственный интеллект это одно и то же?
Доброго времени суток, дорогой Друг! Ты на канале DataWorkShop!…
👍4🔥2❤1
Вопрос №4 - какой процент задач можно решить с помощью анализа данных и при помощи машинного обучения?
Ссылка на ответ здесь 👉 https://youtu.be/5Rw8-x97ISY
Ссылка на ответ здесь 👉 https://youtu.be/5Rw8-x97ISY
YouTube
Какой процент задач с помощью анализа данных можно решить при помощи машинного обучения
#dataworkshop #datascience #анализданных #машинноеобучение #онлайнобучение
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 4 - Какой процент задач с помощью анализа данных можно решить при помощи машинного обучения?
Доброго времени суток, дорогой Друг!…
Рубрика ответов на популярные вопросы.
Вопрос № 4 - Какой процент задач с помощью анализа данных можно решить при помощи машинного обучения?
Доброго времени суток, дорогой Друг!…
👍4🔥2❤1🤯1