Разработчики RWB делятся опытом: техническая экспертиза, полезные статьи и анонсы мероприятий.
Регистрация в Роскомнадзоре:
№ 4963508866
Post #593
8.55K
Продолжаем ⬇️
⭐️ Что почитать и изучить?
Я сам начинал погружение в ML с книги «Python и машинное обучение». Да, индустрия развивается стремительно, и любая книга устаревает за пару лет. Но базовые принципы и основы обучения моделей там изложены понятно и с практикой.
И не забывай про современные LLM!
Напиши, например, Qwen:
После изучения основ обязательно нужна практика. Придумай пет-проект, реализуй его и выложи на GitHub.
Примеры проектов:
✏️ Распознавание рукописных цифр на датасете MNIST. Сравни KNN, полносвязную сеть и CNN. (Забавный факт: архитектуру CNN подсмотрели у зрительной коры кошки.)
👀 Распознавание поз человека с помощью YOLO — пригодится, например, для анализа правильности спортивных упражнений.
✏️ Классификация токсичных сообщений с DeepPavlov, чтобы поддерживать деловой этикет в чатах.
💡 Участвуй в Kaggle-соревнованиях — там куча реальных данных и задач для тренировки.
Куда расти дальше
Важно не только обучать и тестировать модели, но и превращать их в работающие продукты. Для этого пригодятся:
👆 FastAPI — Python-библиотека для создания сервера, который возвращает предсказания модели.
👆 Streamlit — собери интерфейс: настройки, кнопки, визуализация результатов.
👆 ClearML — сохраняй модели и результаты экспериментов, чтобы не теряться в версиях.
👆 Airflow — автоматизируй пайплайн: сбор данных, обработку, вызов модели и сохранение результатов.
Новый виток — ИИ-агенты
LLM открыли целое направление прикладного ИИ, и изучать его стоит уже сейчас.
👆 Qwen — мощная и доступная из РФ LLM: отвечает на вопросы, пишет код, ищет данные, собирает исследования в PDF.
👆 Cursor AI — как VS Code, но с ИИ-помощником: подсказывает, как улучшить код, исправить ошибки и писать чище. Бесплатен для студентов.
👆 N8N — платформа для создания собственных ИИ-агентов и автоматизации. Можно сделать чат, подключить Telegram, почту или календарь, чтобы агент сам присылал план на день или подборку новостей.
Успехов в этом увлекательном пути! До встречи в рядах ML-инженеров Wildberries & Russ
⭐️ Что почитать и изучить?
Я сам начинал погружение в ML с книги «Python и машинное обучение». Да, индустрия развивается стремительно, и любая книга устаревает за пару лет. Но базовые принципы и основы обучения моделей там изложены понятно и с практикой.
И не забывай про современные LLM!
Напиши, например, Qwen:
«Как опытный и дружелюбный преподаватель по Data Science и Machine Learning, составь мне программу, которая поможет дойти до уровня Junior Machine Learning Engineer. Добавь теорию, примеры на Python и практические задания. Я буду присылать тебе решения, а ты проверяй их подробно и с объяснениями».
После изучения основ обязательно нужна практика. Придумай пет-проект, реализуй его и выложи на GitHub.
Примеры проектов:
✏️ Распознавание рукописных цифр на датасете MNIST. Сравни KNN, полносвязную сеть и CNN. (Забавный факт: архитектуру CNN подсмотрели у зрительной коры кошки.)
👀 Распознавание поз человека с помощью YOLO — пригодится, например, для анализа правильности спортивных упражнений.
✏️ Классификация токсичных сообщений с DeepPavlov, чтобы поддерживать деловой этикет в чатах.
💡 Участвуй в Kaggle-соревнованиях — там куча реальных данных и задач для тренировки.
Куда расти дальше
Важно не только обучать и тестировать модели, но и превращать их в работающие продукты. Для этого пригодятся:
👆 FastAPI — Python-библиотека для создания сервера, который возвращает предсказания модели.
👆 Streamlit — собери интерфейс: настройки, кнопки, визуализация результатов.
👆 ClearML — сохраняй модели и результаты экспериментов, чтобы не теряться в версиях.
👆 Airflow — автоматизируй пайплайн: сбор данных, обработку, вызов модели и сохранение результатов.
Новый виток — ИИ-агенты
LLM открыли целое направление прикладного ИИ, и изучать его стоит уже сейчас.
👆 Qwen — мощная и доступная из РФ LLM: отвечает на вопросы, пишет код, ищет данные, собирает исследования в PDF.
👆 Cursor AI — как VS Code, но с ИИ-помощником: подсказывает, как улучшить код, исправить ошибки и писать чище. Бесплатен для студентов.
👆 N8N — платформа для создания собственных ИИ-агентов и автоматизации. Можно сделать чат, подключить Telegram, почту или календарь, чтобы агент сам присылал план на день или подборку новостей.
Успехов в этом увлекательном пути! До встречи в рядах ML-инженеров Wildberries & Russ
- 🔥 19
- ❤ 12
- 👍 9
