🐱 Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML 30 сентября в 18:00 Научим тебя понимать, как работает модель и почему нам попадается то, что попадается Ты узнаешь: 🔸Как устроены рекомендательные системы и как они формируют персональную ленту; 🔸Какую роль данные и машинное обучение играют в персонализации рекомендаций; 🔸Какие навыки машинного обучения и инженерии нужны для создания и развития подобных систем. 🎙Эксперт: ваш старый знакомый Денис Амбросов ✔️Инженер по машинному обучению в Райффайзенбанке. ✔️Стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта. ➡️ Успевай зарегистрироваться до 30 сентября 🧡 — вот бы правда только котиков показывали @aitalenthubnews
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)
Читать полностью в Telegram — AI Talent Hub (ITMO/Napoleon IT)Материал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
Кратко от AI: Главные тезисы
- Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML.
Запускаем котиков в рекомендации с помощью ML
Похожие материалы
Как ИИ меняет образование в области вычислений в UC Berkeley
Джон ДеНеро обсуждает использование ИИ в образовании по вычислительным наукам в UC Berkeley.
Anthropic запускает новые возможности для Claude и бизнеса
Anthropic представила новые возможности для Claude, включая коннекторы и инструменты для бизнеса.
Для педагогов-психологов Казахстана запустили проект «AI-Психология»
В Казахстане представили электронное издание и газету «AI-Психология» для педагогов-психологов. При подготовке и систематизации материалов планируют использовать ChatGPT Edu, сообщили в Министерстве науки и высшего образования. Презентация прошла в Западно-Казахстанском…
На HackAlem AI определили победителей: 60 команд представили свои ИИ-проекты
🎚️ 🏆 На HackAlem AI определили победителей: 60 команд представили свои ИИ-проекты 16 октября прошел финальный Demo Day международного AI-хакатона HackAlem AI. Из 1 066 проектов эксперты отобрали 60 лучших, которые представили свои решения жюри в онлайн-формате. Победителей…
