TGViewer
Channel Public Channel
Библиотека IT-мемов

Библиотека IT-мемов

@itmemlib

Топовые мемы по программированию и IT

Предложка: @itmemlib_bot
Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/9197

Посмеялись? Можно и поучиться — https://clc.to/49KTsA

Реклама: @tproger_sales_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67d22489be8c0d1c031f27ae
Subscribers
9.52K
Photos
4K
Videos
604
Links
541

Showing posts older than #4201 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #4200 5.5K
  • 💯 24
  • 🤡 12
  • 🤔 3
  • 💩 3
  • 🤣 3
Post #4199 5.39K
  • 😁 70
  • 💯 5
  • 😢 4
Post #4198 5.31K
  • 😁 89
  • 🔥 15
  • 🤔 9
Post #4197 5.31K
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
  • 💩 12
  • 👍 1
  • 😁 1
Post #4196 5.63K
  • 😁 144
Post #4195 6.02K
  • 😁 122
  • 🤡 15
  • 🥱 7
Post #4194 5.57K
Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.

Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️

🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:

— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript

🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:

— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)

🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:

— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования

Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
  • 💩 5
  • 🤡 3
  • 👍 1
  • 🔥 1
Post #4193 5.81K
  • 😁 65
  • 🔥 15
  • 👍 6
Post #4191 6.12K
  • 🔥 66
  • 😁 32
  • 💯 7
Post #4190 5.36K
🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?

Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.

Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?


Машинное обучение — это система, которую можно понять.

Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.

👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:

— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.

Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!

❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
  • 💩 5
  • 💯 2
Post #4189 5.53K
  • 😁 88
  • 😢 10
  • ❤ 1
Post #4188 5.91K
  • 😁 91
  • ❤ 14
  • 🔥 4
  • 💯 2
Post #4187 6.01K
  • 😁 89
  • ❤ 8
  • 👍 7
  • 💯 5
  • 🔥 2
Post #4186 6.16K
  • 😁 72
  • ❤ 6
  • 👍 5
  • 💩 2
Post #4185 7.08K
  • 😁 106
  • 🔥 18
  • ❤ 6
  • 🤣 4
  • 🗿 1
Post #4184 6.12K
  • 👍 52
  • 😁 30
  • 😢 10
  • ❤ 1
Post #4183 5.99K
  • 😁 73
  • 💩 3
Post #4182 5.78K
  • 😢 58
  • ❤ 12
  • 🔥 6
  • 💩 3
  • 😁 2
Post #4181 6.07K
  • 😁 92
  • 😢 24
  • ❤ 3
Post #4180 6.06K
  • 🥰 34
  • 😢 4
  • 😁 2
  • 💩 2
  • ❤ 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →