Ця стаття присвячена теорії, простим та більш складним методам аналізу та прогнозування часових рядів. Я розділила матеріал на умовні три частини - легку, середню та складну, бо ключ до розуміння - це починати з основ.

Я повертаюсь з серією статей про MLOps, що будуть включати DevOps, DataOps та платформи, які потрібні для оркестрації. Ця стаття, перша з циклу, є прикладом побудови RAG та оптимізації пайплайнів на дуже обмежених ресурсів, та без платних LLM

Основна складність у розвязанні інтегралів полягає у плутанині великої кількості технік інтегрування. У цій статті я детально розповім про суть інтегралів та систематизую техніки інтегрування. З цим, розвязання навіть складного інтеграла можна зробити у декілька строк.

Як створюються, тестуються та контролюються моделі машинного навчання у реальних проєктах. Розглянемо автоматизацію трансформації даних за допомогою TFX.

Класифікації за допомогою методів машинного навчання та підвищення її точності за допомогою балансування класів та ансамблюванню моделей

У статті зібрані спеціалізації, курси, книги, статті та канали для вивчення ML,AI, математики та англійської. Стаття буде доповнюватися.

Детекція основних гітарних акордів за допомогою алгоритму YOLO