Канал о серверной и облачной инфраструктуре для ИИ.
Подписывайся на Telegram-канал HOSTKEY — здесь вы найдете:
🔹тесты производительности и бенчмарки GPU-карт и серверного «железа»
🔹новости рынка и технологий
🔹лайфхаки и инструкции по интеграции ИИ в проекты
🔹практические советы для разработчиков и бизнеса
🔥 Последние популярные публикации канала:
🔹 Сравнение NVIDIA RTX 6000 Blackwell 96 ГБ с RTX 5090, A5000 и H100 в задачах LLM и генерации видео — результаты удивляют!
🔹Тестирование NVIDIA GeForce RTX 5090 в задачах ИИ.
🔹10 советов по Open WebUI, которые помогут в работе с нейросетями.
🔹Как добавить генерацию изображений через ComfyUI в Open WebUI.
🎁 А еще мы каждый месяц разыгрываем Telegram Premium среди подписчиков!
Если вы работаете с ИИ и нейросетями — вам точно будет интересно и полезно!
Подписывайтесь!
#реклама
О рекламодателе
Подписывайся на Telegram-канал HOSTKEY — здесь вы найдете:
🔹тесты производительности и бенчмарки GPU-карт и серверного «железа»
🔹новости рынка и технологий
🔹лайфхаки и инструкции по интеграции ИИ в проекты
🔹практические советы для разработчиков и бизнеса
🔥 Последние популярные публикации канала:
🔹 Сравнение NVIDIA RTX 6000 Blackwell 96 ГБ с RTX 5090, A5000 и H100 в задачах LLM и генерации видео — результаты удивляют!
🔹Тестирование NVIDIA GeForce RTX 5090 в задачах ИИ.
🔹10 советов по Open WebUI, которые помогут в работе с нейросетями.
🔹Как добавить генерацию изображений через ComfyUI в Open WebUI.
🎁 А еще мы каждый месяц разыгрываем Telegram Premium среди подписчиков!
Если вы работаете с ИИ и нейросетями — вам точно будет интересно и полезно!
Подписывайтесь!
#реклама
О рекламодателе
❤2
⁉️ Как работает алгоритм KNN?
Только начинаете изучать машинное обучение и хотите разобраться в одном из самых простых и эффективных алгоритмов? Присоединяйтесь к открытому вебинару 23 сентября в 20:00 и узнайте, как работает алгоритм K-ближайших соседей (KNN)!
На уроке мы:
- Объясним, как сравниваются объекты и почему важно учитывать «соседей».
- Применим KNN на реальных данных с помощью Python и библиотеки scikit-learn.
- Расскажем, когда KNN работает эффективно, а когда стоит выбрать другой алгоритм.
➡️ Присоединяйтесь к бесплатному вебинару курса «Machine Learning. Basic»: https://tglink.io/597b2927b9f0?erid=2W5zFFv7P9S
#реклама
О рекламодателе
Только начинаете изучать машинное обучение и хотите разобраться в одном из самых простых и эффективных алгоритмов? Присоединяйтесь к открытому вебинару 23 сентября в 20:00 и узнайте, как работает алгоритм K-ближайших соседей (KNN)!
На уроке мы:
- Объясним, как сравниваются объекты и почему важно учитывать «соседей».
- Применим KNN на реальных данных с помощью Python и библиотеки scikit-learn.
- Расскажем, когда KNN работает эффективно, а когда стоит выбрать другой алгоритм.
➡️ Присоединяйтесь к бесплатному вебинару курса «Machine Learning. Basic»: https://tglink.io/597b2927b9f0?erid=2W5zFFv7P9S
#реклама
О рекламодателе