🐱 Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML 30 сентября в 18:00 Научим тебя понимать, как работает модель и почему нам попадается то, что попадается Ты узнаешь: 🔸Как устроены рекомендательные системы и как они формируют персональную ленту; 🔸Какую роль данные и машинное обучение играют в персонализации рекомендаций; 🔸Какие навыки машинного обучения и инженерии нужны для создания и развития подобных систем. 🎙Эксперт: ваш старый знакомый Денис Амбросов ✔️Инженер по машинному обучению в Райффайзенбанке. ✔️Стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта. ➡️ Успевай зарегистрироваться до 30 сентября 🧡 — вот бы правда только котиков показывали @aitalenthubnews
From the original source:
Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)
Read full article at Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)Title in RussianЗапускаем котиков в рекомендации с помощью ML
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
AI Summary & Key Takeaways
- Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML
Related stories
What to do with the data? 💬
What to do with the data? 💬 Build reports. And also, for example: ✅find patterns in large arrays; ⬜️predict user behavior; ⬜️build recommendation systems; ⬜️train and improve ML models; ⬜️create products and help businesses grow. At the School of Analysts...
RUОбучение Qwen3 на AWS Trainium с использованием torchtitan
AWS Trainium позволяет обучать Qwen3 с использованием torchtitan и Hugging Face.
RUIBM Research представила новый инструмент для интерпретации ИИ
IBM Research представила новый плагин для управления моделями ИИ в реальном времени.
RUDeepSeek и Huawei вместе делают следующее поколение ускорителей Ascend
✔️ DeepSeek и Huawei вместе делают следующее поколение ускорителей Ascend Инженеры Huawei работают прямо в офисе DeepSeek, а заняты команды оптимизацией интерконекта и распределением вычислительных графов на уровне железа. Раньше DeepSeek от обучения модели на Ascend отказалась…