🐱 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
Education1 分钟阅读
内容来自原始来源:
Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)
在 Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT) 阅读全文标题为俄语Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)作者: t.me2026年9月23日 (9月23日)
提供 1 种语言版本AI 摘要:要点
- Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
Education
KZ·AI 1B5AИнсайт дня
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML
全文为俄语
相关文章
RUОбучение Qwen3 на AWS Trainium с использованием torchtitan
AWS Trainium позволяет обучать Qwen3 с использованием torchtitan и Hugging Face.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
RUIBM Research представила новый инструмент для интерпретации ИИ
IBM Research представила новый плагин для управления моделями ИИ в реальном времени.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
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…
Telegram — AI Machine Learning Big Data