Поиск с возвратом
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Паттерны Coding Interview. Подготовка к сложному техническому интервью» Алекса Сюя и Шона Гунавардана. Предлагаем ознакомиться с главой 14 «Поиск с возвратом». Основные понятияПредставьте, что вы находитесь на перекрестке в лабиринте и знаете, что один из трех маршрутов впереди ведет к выходу:
Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение
Эд Торп — математический вундеркинд и человек для всех рынков
Эд Торп — математический вундеркинд, который придумал, как «обыграть дилера» в блэкджек, будучи аспирантом Массачусетского технологического института. Выдающийся трейдер и инвестор. Его имя стало синонимом точного, логичного и научного подхода к тому, что миллионы считают во многом делом удачи — азартным играм и финансовым рынкам. Человек, который не просто обыграл казино, но и перевернул представление о трейдинге, заложив основы алгоритмической торговли задолго до того, как кванты появились на Уолл-стрит.Начало пути: из университета — в казино
«Нескучная робототехника». Как игра в конструктор учит детей инженерному мышлению
Что делать, если ребёнку в 10 лет нужно «что-то с роботами», но Arduino кажется сложным, а Lego — уже пройденным этапом? Новая книга «
«Анализ данных. Как стать профессионалом». Обзор книги
Издательская практика в настоящее время требует оценивать англоязычные книги, а в идеале — отлавливать бестселлеры — задолго до выхода, по первым черновикам. Занятие увлекательное, но порой рискованное. Поэтому в потенциальной переводной книге мы ищем сочетание «широкого контекста» и заключённой внутри него «необходимой новизны». Книга должна быть понятна и интересна широкой аудитории, но не перемалывать в очередной раз широко известные вещи, к тому же разобранные в блогах, а серьёзно облегчать повседневный труд и при этом предлагать ступеньку для роста.
Рецензия на книгу «Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели»
Генеративный ИИ развивается так быстро, что книги устаревают еще до того, как доходят до читателя. Тогда почему для рецензии мы выбрали книгу
От Stable Diffusion до тонкой настройки LLM: разбираем новую книгу-практикум
Генеративный ИИ перестал быть магией и стал инструментом. Но чтобы им уверенно пользоваться, нужно понимать, как работают трансформеры и диффузионные модели, и уметь их адаптировать. В этом поможет
Технарь пишет статью с AI: пайплайн, слои и чеклист
Вы проектировали системы, которыми пользуются тысячи людей. Разбирались в инцидентах, от которых зависел бизнес. Знаете вещи, не описанные ни в одной документации. Но статью на Хабр — не написали. Потому что «не умею писать», «не хватает времени на оформление», «получается сухо и скучно».AI меняет эту ситуацию. Не «пишет за вас» — помогает превратить экспертизу в читабельный текст. Но между «скормил тезисы в ChatGPT» и «написал сильную статью с помощью AI» — огромный путь. Эта статья — о том, как его пройти.
