Перейти к содержимому
Machine Learning

Машинное обучение от основ до production

Открыть «Основы ML»

Основы ML

Supervised/unsupervised, метрики, train/val/test, регуляризация

39 вопросов
Открыть «Классические алгоритмы»

Классические алгоритмы

Linear/logistic, trees, RF, gradient boosting, SVM, k-means, PCA

25 вопросов
Открыть «Нейронные сети»

Нейронные сети

Перцептрон, MLP, активации, backprop, optimizers

22 вопроса
Открыть «Deep Learning»

Deep Learning

CNN, RNN/LSTM, Transformer, attention, residual, transfer

20 вопросов
Открыть «NLP»

NLP

Tokenization, embeddings, BERT, GPT, fine-tuning, метрики

15 вопросов
Открыть «Computer Vision»

Computer Vision

CNN-архитектуры, detection, segmentation, augmentation, ViT

25 вопросов
Открыть «MLOps»

MLOps

Experiment tracking, registry, deployment, monitoring, drift

31 вопрос
Открыть «ML во Frontend»

ML во Frontend

TensorFlow.js, ONNX Runtime Web, WebGPU, transformers.js

15 вопросов
Открыть «Фреймворки AI/ML»

Фреймворки AI/ML

PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, MLflow, vLLM и спутники

25 вопросов
Открыть «Data: NumPy и Pandas»

Data: NumPy и Pandas

NumPy, Pandas, Polars, broadcasting, vectorization

24 вопроса
Machine Learning | JScriptiser