Многие начинающие ML-инженеры ищут «самую сильную модель» и гонятся за нейросетями и SOTA-результатами. Но в реальной работе всё устроено иначе: большинство бизнес-задач решаются двумя базовыми моделями – линейной/логистической регрессией и градиентным бустингом.

У нас вышло видео, где Александр Дубейковский разбирает, почему именно эти 2 модели покрывают основную часть практических кейсов и зачем джуну уметь работать с ними глубоко, а не поверхностно знать всё подряд.

Видео уже вышло на всех наших площадках, если ещё не смотрели - собрали для вас ссылки для удобства:
YouTube
ВК
Дзен