Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее
Поиск аномалий(Outlier Detection) является важной темой в машинном обучении. Алгоритмы такого типа актуальны и используются повсеместно: Кибербез, Банковские системы, предобработка данных, медицина, анализ логов, контроль качества и это лишь малая часть всего списка.Сегодня мы с вами познакомимся с двумя такими алгоритмами, сравним их и посмотрим результаты нашей работы.В нашем исследовании оценивать алгоритмы мы будем по метрикам Recall(реальная доля тех, кого правильно пометили как аномалию), Precision(Показывает долю истинно положительных результатов среди всех, которые модель пометила как положительные)
Лучшие фреймворки для машинного обучения в 2025 году
Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.
Нейросеть приближается к опыту профессионального дерматолога
Наконец наступило лето, а с ним и пора отпусков. Уезжая на южные моря, не забывайте: большинство из нас имеет типичную для северянина кожу с пониженным содержанием меланина — пигмента, отвечающего за защиту от ультрафиолета. Если кожа отреагировала непонятным новообразованием, вызывающим опасения, теперь можно проконсультироваться с искусственным интеллектом. Он предварительно осмотрит кожу и посоветует, бежать ли ко врачу, за которым, конечно, всегда последнее слово. К слову, данная медицинская ИИ-технология, как и публикация, не является медицинской рекомендацией: диагноз ставит лечащий врач.
Главное по ML-DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD-PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение.Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять, но так же не лишая полноты!💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою!
Линейная регрессия в ML для самых маленьких
В мире машинного обучения есть много всего интересного, но тем, кто только начинает свой путь в этой области часто бывает многое непонятно. В этой статье мы попробуем разобраться с линейной регрессией.
Scikit-learn теперь умеет в пайплайны: что изменилось и как работать с библиотекой в 2025 году
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Как из аналитики данных перейти в дата-сайентисты
Перевели и дополнили статью Марины Уисс, applied scientist (дата-сайентист со специализацией в прикладной статистике) в Twitch. Когда-то Марина перешла в IT из не связанной с технологиями сферы деятельности, а потом помогла с этим переходом многим людям без IT-бэкграунда.В этой статье она делится советами для дата-аналитиков, которым хотелось бы заниматься data science. А мы добавили мнение экспертов и рекомендации, актуальные для российских образовательных реалий.
Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви
В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта.Кто я и зачем мне это было нужноМне 51 год, и я работаю тестировщицей в банке. По образованию я экономист. У меня нет особых навыков программирования. Были попытки учить Python и Java, но без практического применения. По работе немного пишу на JS для авто-тестов в Cypress фреймворке, тестирую UI и API — так что базовое понимание, как всё устроено, у меня есть.
Рынок труда ML-специалистов в 2025 году: востребованные навыки и карьерные треки
В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил
