Все публикации

0:25:11

Экономика LLM: что надо и сколько стоит использование больших языковых моделей

0:08:08

Демо стенд с демонстрацией базовых возможностей LLM (Больших языковых моделей)

0:14:19

Как с прибылью внедрять решения на основе искусственного интеллекта (LLM)

0:13:24

Автоагенты (Microsoft Autogen) на базе Больших языковых моделей (LLM)

0:20:21

Экосистема langchain, основы: поиск по смыслу и агенты

0:45:28

Введение в большие языковые модели (LLM)

0:15:21

Дашборд Metabase: знакомство

0:07:58

Язык разметки текста Markdown

0:14:17

RandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в Python

0:22:25

Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая)

0:28:40

Как создать и обучить чат-бота на DialogFlow. Основы.

0:35:21

08 Кварталы весь цикл прогноза

0:13:16

02 Очистка временного ряда от аномалий

0:12:29

05 Стандартные метрики точности прогнозирования временных рядов

0:08:38

04 Модель Хольта Винтерса

0:17:32

09 Множественная регрессия

0:10:58

10 Модель Монте Карло

0:05:24

11 Другие распределения для модели Монте-Карло

0:15:40

06 Модель SARIMA (auto_sarima)

0:05:02

07 Корректировка математического прогноза экспертом

0:02:33

03 Тестовые и тренировочные наборы данных

0:08:11

01 Загрузка данных в блокнот Jupyter и валидация

0:03:16

00 Клонирование проекта с github.com

0:31:36

Знакомство с библиотекой Pandas и структурой данных DataFrame