Основы сбора и подготовки данных для проектов машинного обучения
В статье рассмотрены ключевые аспекты сбора и подготовки данных для машинного обучения, включая источники информации,…
Рубрика: Машинное обучение
Как построить портфолио, чтобы привлечь клиентов в машинообучение
В статье рассмотрены ключевые аспекты построения портфолио в области машинного обучения – от выбора проектов…
Советы по маркетингу услуг в области машинного обучения
Статья раскрывает ключевые аспекты маркетинга услуг в сфере машинного обучения, начиная с сегментации аудитории и…
Особенности работы с международными клиентами в сфере ML
В статье рассмотрены ключевые особенности работы с международными клиентами в области машинного обучения, включая культурные,…
Как работать с заказчиками по требованиям и сдаче ML-проектов
Понимание требований заказчика в ML-проектах В работе с заказчиками по проектам машинного обучения критически важно…
Как участвовать в хакатонах и конкурсах по машинному обучению для заработка
В статье рассмотрены основные шаги по подготовке и участию в хакатонах и конкурсах по машинному…
Роль докладов и презентаций результатов для клиентов ML-проектов
Роль докладов и презентаций в ML-проектах заключается в обеспечении прозрачности, доверия и понимания результатов клиентом,…
Как использовать open source проекты в работе с ML-заказами
В статье подробно рассмотрены преимущества использования open source проектов при работе с ML-заказами, процессы их…
Обзор лучших языков программирования и фреймворков для ML
В статье подробно рассмотрены основные языки программирования и фреймворки, применяемые в машинном обучении. Описаны их…
Какие технологии и библиотеки использовать для создания ML-моделей
В статье рассмотрены ключевые технологии и библиотеки для создания машинного обучения моделей, такие как TensorFlow,…