Блог Machine Learning → Полезные материалы по Machine Learning | OTUS

Курсы

Программирование
Highload Architect Node.js Developer React.js Developer Java Developer. Professional Android Developer. Basic Microservice Architecture HTML/CSS Специализация C++ Developer C++ Developer. Professional Android Developer. Professional PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков Framework Laravel Алгоритмы и структуры данных Специализация PHP Developer C# Developer. Professional C# Developer. Basic Буткемп Frontend Developer Golang Developer. Professional iOS Developer. Basic Специализация Python Developer Архитектура и шаблоны проектирования MS SQL Server Developer Software Architect Rust Developer Базы данных Разработчик на Spring Framework Vue.js разработчик Разработчик IoT Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Unity Game Developer. Professional PostgreSQL Cloud Solutions VR/AR - разработчик
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02
Выборка и генеральная совокупность. Центральная предельная теорема

Поговорим о том, что такое выборка и генеральная совокупность, чем они отличаются, и возможно ли определить генеральную совокупность при ограниченном наборе данных.

Виды рекомендательных систем

Рекомендательная система стремится наиболее точно предсказать предпочтения потребителя, предложив самый подходящий ему товар/услугу. Давайте рассмотрим особенности и основные виды таких систем.

Боремся с переобучением у градиентного бустинга

Если вы проходите собеседование на ML-специалиста, у вас могут спросить, какие именно гиперпараметры вы бы настраивали в целях борьбы с переобучением у градиентного бустинга. Что ж, давайте попробуем ответить на этот вопрос.

Как получить независимые модели при бэггинге?

Как известно, алгоритм машинного обучения "Случайный лес" (Random forest) основывается на принципе бэггинга, то есть на усреднении предсказания нескольких независимых моделей. Но что, если у нас только одна обучающая выборка? Каким образом в данном случае мы получим независимые модели? И почему на практике это не приводит к проблемам?

Template matching в компьютерном зрении

Одним из наиболее распространенных методов распознавания объектов в компьютерном зрении является Template matching (поиск по соответствию шаблонам изображений). Этот метод позволяет найти, существует ли на изображении заданный объект и если да, то где именно. Метод используется для распознавания транспортных средств, решения производственных задач, прокладки маршрутов для мобильных робототехнических устройств, а также в медицинских целях.

О big data в банкинге и проблемах с legacy ПО

Технологии big data сегодня упрощают хранение и анализ огромного массива данных в банкинге, сокращая при этом издержки на оборудование. При этом важно постоянно модернизировать системы, чтобы поддерживать их производительность на должном уровне. Это непросто.

Data Fusion и компьютерное зрение

Data Fusion представляет собой совмещение данных от разных источников с изображениями, полученными с камер Computer Vision. Цель этого совмещения -- получить более точную и максимально полезную информацию. Но так ли это необходимо?