Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.
https://nsprg.ru/xPGArm
VK: https://nsprg.ru/v8p4zv
@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy
https://nsprg.ru/xPGArm
VK: https://nsprg.ru/v8p4zv
@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy
Разберем пошагово процесс создания масштабируемой, эффективной системы рекомендаций с нуля. Подробно изучим нюансы ее компонентов: сбор и представление данных, выбор алгоритма, обучение модели, обработка в реальном времени, обратная связь.
https://nsprg.ru/xPGX6m
VK: https://nsprg.ru/v8pXrv
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/xPGX6m
VK: https://nsprg.ru/v8pXrv
@nuancesprog #MachineLearning
Ознакомьтесь с новым подходом к поиску необходимых документов. Для повышения точности поиска он предполагает учет соседних документов с помощью контекстно-зависимых эмбеддингов.
https://nsprg.ru/x9w7aO
VK: https://nsprg.ru/mwZ10O
@nuancesprog #MachineLearning #RAG
https://nsprg.ru/x9w7aO
VK: https://nsprg.ru/mwZ10O
@nuancesprog #MachineLearning #RAG