Современные подходы и инструменты для исследований на данных, разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production в DS исследованиях 3.0

В этом треке мы собрали записи по MLOps с офлайн-конференции Data Fest Siberia 4

MLOps @ Data Fest Siberia 4

Опыт применения ML в реальных задачах Яндекса

Practical ML 2023

Особенности применения NLP в практических задачах

NLP in practice

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 23/24

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

Митап ODS Reliable ML по АБ-тестированию и Causal Inference - 17 декабря 2022 г.

Reliable ML AB Testing & Causal Inference Meetup

Продвинутые подходы и инструменты для разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0

MTC. Your first recsys

Natural Language Processing (NLP) is a domain of research whose objective is to analyze and understand human languages and develop technologies to enable human machine interactions with natural languages. NLP is an interdisciplinary field involving linguistics, computer sciences and artificial intelligence. The goal of this course is to provide students with comprehensive knowledge of NLP. Students will be equiped with the principles and theories of NLP, as well as various NLP technologies, including rule-based, statistical and neural network ones. After this course, students will be able to conduct NLP research and develop state-of-the-art NLP systems.

Active