Как готовятся данные для машинного обучения?
Данные являются одним из основных факторов, определяющих успех или неудачу проектов машинного обучения. Вот почему необходимо подготовить данные в максимально удобной форме для ML модели. Посмотрите видео, чтобы узнать больше о подготовке данных для машинного обучения: 00:00 Вступление 01:19 Размер датасета 03:07 Качество датасета 04:35 Разметка 06:35 Сокращение и очистка данных 09:56 Обработка данных 12:14 Создание фичей Спонсор перевода: https://trainingdata.solutions TrainingData - доверьте сбор и разметку данных нам

▶︎
Горячие ML–датасеты: Как собрать и разметить эксклюзивные данные и не сгореть

▶︎
Алина Чугунова - Идеальный разметчик данных: как найти и обучить?

▶︎
ML: Что такое машинное обучение и как это работает?

▶︎
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

▶︎
10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ

▶︎
Техноимперия Китая: Мы Уже Проиграли? (Это Пугает) @megaprojekty

▶︎
Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин

▶︎
004_Разметка изображений. (Делюсь практическим опытом; Data-annotation)

▶︎
Физику ведёт физрук: что происходит в школах? САВВАТЕЕВ | КОПАНЦЕВ
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
▶︎
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

▶︎
Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?

▶︎
КАК УСТРОЕН ПРОЕКТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ЭТАПЫ ПРОЕКТА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ, ПРОЕКТ МЛ

▶︎
Мария Молчанова | Разметка данных: эксперты, краудсорсинг и большие языковые модели

▶︎
Разметка данных с помощью CVAT // Демо-занятие курса «Компьютерное зрение»

▶︎
Главная проблема ИИ, которую никто не может решить

▶︎
Самое простое объяснение нейросети

▶︎
Подготовка (pre-processing) данных

▶︎
Самый неожиданный способ тренировки мозга • Владимир Алипов, нейробиолог

▶︎
Настройка Базы Данных для ИИ: Полное руководство для новичков | Об этом НЕ говорят БЕСПЛАТНО! #ai
![[DeepLearning | Video 2] Gradient Descent: How Neural Networks Learn](https://i.ytimg.com/vi/f9oDe4Yq4E0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBYiYnM-CQqpxunaFKExqpk136AAg)
▶︎
