Секция про то, как оптимизировать нейронки для выкатывания в прод, и экономии на инференсе

OptimalDL | Data Fest 2024

Рассказываем, как мы используем ML в Авито: решения, инструменты, данные, обучающие материалы и другие ресурсы, необходимые для работы.

ML in Marketplace

Первый открытый русскоязычный курс по геоаналитике. Материалы курса будут полезны специалистам в области Data Scientist, поскольку позволят решать геопространственные задачи, а также проводить исследования в области Geospatial Data Science.

Курс Геопространственный анализ данных (бета-версия)

Курс про линейные модели и ансамбли из деревьев решений

Классические модели ML

Добро пожаловать на ежегодное соревнование по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей!

Data Fusion Contest 2024

Присоединяйтесь к Mattermost чату сообщества Open Data Science!

🆕 ODS Mattermost 🆕

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.

Natural Language Processing course (stream 6, spring 2024)

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Турникеты".

Open ML Course: Линейные модели 2023

mlcourse.ai is an open Machine Learning course by OpenDataScience (ods.ai), led by Yury Kashnitsky (yorko). Having both a Ph.D. degree in applied math and a Kaggle Competitions Master tier, Yury aimed at designing an ML course with a perfect balance between theory and practice. Thus, the course meets you with mathematical formulae in lectures and a lot of practice in a form of assignments and Kaggle Inclass competitions. In 2017-2019, some 26k people participated in active course sessions offered twice a year, and ~1500 finished the course. ODS has witnessed multiple stories about the course changing careers of those who had passed it. Currently, the course is in a self-paced mode. Here we guide you through the self-paced mlcourse.ai.

Active