Основы очистки данных в data science
В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.
Google выпустила бесплатное руководство по работе с нейросетевыми агентами
Google опубликовала на платформе Kaggle бесплатное руководство по работе с нейросетевыми агентами. В документе можно найти описание архитектур, методы обучения, подходы к созданию агентов и советы по работе с LangChain и LangGraph.