Фундаментальные вопросы по ML/DL, часть 1: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. Линейки. Байес. Регуляризация

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. Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать! Взглянуть на старое под новым углом

https://habr.com/ru/articles/918438/

#machine_learning #data_science #python #scikitlearn #mlинтервью #svm #naive_bayes #регуляризация #линейная_регрессия #алгоритмы

I was studying linear regression, and I decided to do a very basic project to consolidate some concepts. And I thought why not put it on GitHub for other people to take a look at. (API that predicts the sale price of a car)

#FastAPI #Python #MachineLearning #ScikitLearn #DataScience #Portfolio #API

https://github.com/GustavoGarciaPereira/projeto_carros_api

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. Мы подготовили гайд, как работать со scikit-learn в 2025 году. Новичкам он поможет собрать первую ML-задачу — с данными, моделью и метриками. А тем, кто уже использует библиотеку, — освежить знания и понять, что изменилось в новых версиях. Почитать гайд →

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/911216/

#scikitlearn #sklearn #пайплайн #python #pandas #машинное_обучение #machine_learning #ml #классификация #регрессия

By setting shuffle=False, you maintain the correct chronological sequence crucial for accurate forecasting evaluation.

Have you encountered issues due to this overlooked setting? I'd love to hear your experiences below!

#TimeSeries #Forecasting #MachineLearning #DataScience #ScikitLearn

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.

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/905206/

#профессия_дата_сайентист #стать_датасайентистом #data_science #прогнозы_на_будущее #математика_и_статистика #scikitlearn #tensorflow #pytorch #mlops #docker

🧠 Machine Learning Frameworks Certification – Your Path to AI Mastery with EdChart 🚀

👉 Take the Free Test & Learn More: https://www.edchart.com/domains/machine-learning-frameworks-certification-exam-free-test

👉 View Your Digital Badge on Credly: https://www.credly.com/organizations/edchart-technologies/collections/machine-learning-frameworks-certification/badge_templates

This certification program is designed to build and validate your expertise across leading ML frameworks including TensorFlow, Keras, PyTorch, and Scikit-learn.

#MachineLearning #AIcertification #MLFrameworks #TensorFlow #Keras #PyTorch #ScikitLearn #EdChart #AIeducation #TechCertification

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 (ИИ).

https://habr.com/ru/articles/901548/

#python3 #chatgpt4 #api #flask #AIProduct #machinelearning #logistic_regression #scikitlearn #ml #data_science

Scikit-learn là gì? Ứng dụng, xu hướng Scikit-learn trong AI/ML
Trong hệ sinh thái Python, Scikit-learn là thư viện cực kỳ mạnh mẽ và được ưa chuộng trong học máy (ML). Các nhà khoa học dữ liệu luôn tin dùng Scikit-learn nhờ khả năng tích hợp nhiều thuật toán học máy hiệu quả. Hãy cùng tìm hiểu lý do Scikit-learn luôn được yêu thích và các ứng dụng nổi bật của thư viện này.

Xem chi tiết bài viết tại: https://interdata.vn/blog/scikit-learn-la-gi/

#interdata #scikitlearn

🚗 GPUs can now accelerate vehicle intrusion detection by up to 159x compared to CPUs.
That’s not a tweak—it’s a leap.

A new study dives into how libraries like cuML outperform scikit-learn in real-time IoV security applications, all while maintaining accuracy.

Could this reshape how we secure connected vehicles at the edge?

🔗 Dive into the details: https://blueheadline.com/tech-news/gpu-faster-intrusion-detection-iov/

#Technology #CyberSecurity #IoV #MachineLearning #EdgeComputing #AI #GPUAcceleration #cuML #ScikitLearn #BlueHeadline

Always evaluate the calibration of your model, and consider applying techniques like conformal prediction to calibrate your classifier.

#MachineLearning #Calibration #ScikitLearn

🔗 [LightGBM Random Forest Parameters](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html)

#MachineLearning #DataScience #LightGBM #RandomForest #ScikitLearn

Discover 10 effective Python one-liners for Scikit-learn that simplify your #MachineLearning tasks. These short snippets handle key operations like data import, splitting datasets, standardising features, PCA dimensionality reduction, and training SVM classifiers. Perfect for rapid experiments and cleaner code. #Python #DataScience #SoftwareDevelopment #ScikitLearn #AI https://www.kdnuggets.com/10-python-one-liners-for-scikit-learn

The real lesson here? **Question default “best practices”**—because many of them exist not because they’re good, but because they’re easy to copy-paste into a framework.

#MachineLearning #ConformalPrediction #PlattScaling #AI #ScikitLearn #Calibration

Hi #FediHelp 👋
As I am learning #scikitlearn do you have any resources to work with knn_imputer ?

I want to replace NAN values.

How do you
- Select optimized n_neighbors
- Visualize what the imputer do with plots or metrics

Any link to blog post or tutorials are welcome 🙂
Thanks

#Python #DataScience

Рынок труда ML-специалистов в 2025 году: востребованные навыки и карьерные треки

В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил , что к 2025 году искусственный интеллект (ИИ) сможет выполнять большинство задач Middle-разработчиков в Meta (запрещенная в РФ организация). По словам Цукерберга, ИИ уже помогает писать код и постепенно забирает на себя простые инженерные задачи, но хорошие Middle-инженеры все еще будут нужны. Правда при условии, что они будут осваивать новые востребованные технологии. С учетом влияния компании на технологическую повестку во всем мире заявление звучит серьезно: крупные игроки индустрии уже сейчас диктуют направление, в котором будет развиваться рынок труда в связи с масштабированием ИИ — это автоматизация большей части функций и появление новых. В таких условиях многим специалистам придется адаптироваться и прокачивать навыки, чтобы оставаться востребованными на рынке.

https://habr.com/ru/articles/882040/

#машинное_обучение #mlинженер #ai_talent_hub #mlops #разработка_вебсервисов #рынок_труда_it #pytorch #scikitlearn #apache_airflow #postgresql

#python #ai #machinelearning
#mlops #realtime #neuralnetwork #scikitlearn

Continuous Machine Learning (CML): Basics & Best Practices for Adoption
The systematic way of learning continually from real-time data.
Plot: CML Confusion Matrix
#exploremore 👇
https://medium.com/@alexzap922/continuous-machine-learning-cml-basics-best-practices-for-adoption-257c19fbcbe9?sk=98bf072ddaccccd67ba83686261d8b15

#python #algorithm #scikitlearn
#machinelearning #artificialintelligence
#technology
#regression
#guide #tutorial
👉 A Comprehensive Guide to 85 Supervised Machine Learning Algorithms in Scikit-Learn — Part 1. Regressors

👉 Best Practices in Building & Training ML Models with 51 Regressors (Codes, Plots, and More)

Master all-in-one AI concepts and develop hands-on ML skills with one of the most popular and powerful libraries for ML in Python!

#exploremore 👇

https://medium.com/@alexzap922/a-comprehensive-guide-to-85-supervised-machine-learning-ml-algorithms-in-scikit-learn-part-1-9168aee3cf2a?sk=712ecb27162654086ea9780a0d19a5be

🇫🇷 For the Francophones: Check out this overview of @swheritage + #Scikitlearn in Le Monde: https://archive.is/BRqAo

@data @datadon 🧵

Redressing #Bias: "Correlation Constraints for Regression Models":
Treder et al (2021) https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.615754

#dataDev #linearRegression #modeling #probability #probabilities #statistics #stats #modelling #regression #correctionRatio #skLearn #scikitLearn #python #AIDev

Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn

Одним из самых наиболее развёрнутых способов оценки качества классификации является применение матрицы ошибок. Матрица ошибок представляет собой квадратную таблицу, в которой отображается количество предсказанных и фактических классов для классификационной модели. В этой матрице строки представляют истинные классы (реальные метки), а столбцы представляют предсказанные классы (метки, которые предсказала модель). Размер матрицы соответствует количеству классов. Обычно для бинарной классификации она выглядит так:

https://habr.com/ru/articles/868636/

#scikitlearn #confusion_matrix