войтизарегистрироваться
О насОбратная связьPrivacy Policy
Наше мобильное приложение
Наши группы в соцсетях
Источники
еще источники
Новости
еще новости
По вашему запросу ничего не найдено

crisp

Суперинфекции 2: рубикон проблем, фиаско технологий и новая надежда

Суперинфекции 2: рубикон проблем, фиаско технологий и новая надежда

(c) Phage therapy Прошел 91 год со дня открытия пенициллина — первого препарата, совершившего революцию в эффективности лечения бактериальных заболеваний. За почти век существования
Суперинфекции 2: рубикон проблем, фиаско технологий и новая надежда

Суперинфекции 2: рубикон проблем, фиаско технологий и новая надежда

(c) Phage therapy Прошел 91 год со дня открытия пенициллина — первого препарата, совершившего революцию в эффективности лечения бактериальных заболеваний. За почти век существования
Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы

Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы

Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс
Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы

Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы

Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс
CRISP-DM: проверенная методология для Data Scientist-ов

CRISP-DM: проверенная методология для Data Scientist-ов

Постановка задач машинного обучения математически очень проста. Любая задача классификации, регрессии или кластеризации – это по сути обычная оптимизационная задача с ограничениями. Несмотря на это,
CRISP-DM: проверенная методология для Data Scientist-ов

CRISP-DM: проверенная методология для Data Scientist-ов

Постановка задач машинного обучения математически очень проста. Любая задача классификации, регрессии или кластеризации – это по сути обычная оптимизационная задача с ограничениями. Несмотря на это,