Tutorial de Machine Learning

Un ghid pas cu pas despre cum funcționează arhitectura transformer, de la self-attention la LLM-urile doar cu decoder construite pe ea.

Învățarea automată cauzală combină ML cu inferența cauzală pentru a merge dincolo de predicție și a estima ce se întâmplă când intervii. Acest articol acoperă conceptele de bază, metodele, instrumentele Python și greșelile frecvente.

Învățarea auto-supervizată antrenează modelele să-și extragă singure supervizarea din text, imagini, audio și video neetichetate, folosind tehnici precum învățarea contrastivă, modelarea mascate și predicția autoregresivă pentru a construi reprezentările din spatele modelelor de limbaj, viziune și multimodale de astăzi.

O prezentare practică a învățării contrastive - cum învață modelele comparând exemple similare și disimilare, funcțiile de pierdere și metodele din spatele ei și cum să o implementezi în PyTorch.

Un ghid practic despre ajustarea hiperparametrilor, care acoperă cum funcționează, principalele metode de căutare (grid, aleatorie, bayesiană), strategiile de evaluare și cum să o rulezi în Python și R.

Află despre cel mai popular algoritm de învățare prin întărire fără model cu un tutorial în Python.

Află ce este regresia liniară, scopul ei și cum să o implementezi folosind biblioteca scikit-learn. Include exemple practice.

Vezi cum o linie MLOps completă prezice rezultatele Cupei Mondiale 2026, de la reantrenare automată și DVC până la o simulare Monte Carlo cu 10.000 de rulări a tabloului.

Cum funcționează regresia random forest, unde eșuează și cum să o evaluezi, ajustezi și interpretezi. Include o implementare în Python și un cadru de comparare a modelelor.

Află ce este clasificarea zero-shot, cum funcționează în spate cu modelele NLI, cum se compară cu few-shot și ajustarea fină și cum s-o aplici cu Hugging Face Transformers.

Navighează printre capcanele driftului de model și descoperă ghidul nostru practic pentru monitorizarea data drift.

Un ghid conceptual despre trucul cu kernel – ce este, cum permite SVM-urilor și altor modele pe bază de kernel să funcționeze și când să îl alegeți în locul altor abordări de modelare neliniară.