Учебные материалы по машинному обучению

Пошаговое руководство по работе архитектуры трансформера — от самовнимания до LLM «только декодер», построенных на её основе.

Причинное ML сочетает машинное обучение с причинным выводом, чтобы выйти за рамки предсказаний и оценивать, что происходит при вмешательстве. В статье — ключевые концепции, методы, инструменты Python и частые ошибки.

Самоконтролируемое обучение учит модели извлекать надзор из неразмеченных текстов, изображений, аудио и видео, используя контрастивное обучение, маскирование и авторегрессию для построения представлений, лежащих в основе современных языковых, зрительных и мультимодальных моделей.

Практический обзор контрастивного обучения — как модели учатся, сравнивая похожие и непохожие примеры, какие функции потерь и методы за этим стоят и как реализовать это в PyTorch.

Узнайте о самом популярном модель-независимом алгоритме обучения с подкреплением в руководстве на Python.

Узнайте, что такое линейная регрессия, для чего она нужна и как реализовать её с помощью scikit-learn. Включает практические примеры.

Посмотрите, как сквозной конвейер MLOps предсказывает результаты ЧМ‑2026: от автоматического переобучения и DVC до 10 000 прогонов Монте‑Карло по сетке плей-офф.

Как работает регрессия случайного леса, где она дает сбои и как её оценивать, настраивать и интерпретировать. Включает реализацию на Python и каркас для сравнения моделей.

Узнайте, что такое zero-shot классификация, как она устроена на базе NLI-моделей, чем отличается от few-shot и дообучения и как применить её с Hugging Face Transformers.

Разберитесь с рисками дрейфа модели и изучите наш практический гид по мониторингу дрейфа данных.

Концептуальное руководство по трюку с ядром — что это такое, как он помогает SVM и другим ядерным моделям и когда выбирать его среди подходов к нелинейному моделированию.

Практический обзор регуляризации в машинном обучении: что это такое, как работает и когда использовать L1, L2 и Elastic Net, чтобы строить модели, которые обобщают.