🐙 ML-Notebooks — готовые рецепты для изучения машинного обучения

Для тех, кто предпочитает осваивать ML на практических примерах, проект предлагает коллекцию минималистичных Jupyter-ноутбуков, от базовой линейной регрессии до тонкой настройки Mistral 7B через QLoRA. Каждый пример самодостаточен: есть реализации классических алгоритмов с нуля, работа с трансформерами и даже генеративные модели.

Авторы сделали акцент на образовательной составляющей: ноутбуки сопровождаются пояснениями и ссылками на Kaggle-соревнования. Проект полностью готов к работе в Codespaces — окружение с зависимостями разворачивается в пару кликов.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview