Data Science Tutorials

Практическое руководство по GLM: что это, как работают три компонента вместе и как подбирать и интерпретировать их в Python и R.

Подробный разбор переобучения и недообучения в машинном обучении: как распознавать каждую проблему, почему она возникает и как исправлять её через баланс смещения и разброса.

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.

Обрезка градиента — это однострочное исправление в тренировочном цикле, которое не даёт взрывающимся градиентам сорвать обучение глубоких нейросетей. В этом руководстве — как это работает, два основных метода, выбор порога и реализация в PyTorch и TensorFlow.

Руководство по MCMC: как он работает, зачем используется, самые распространённые алгоритмы и применение в Python для байесовского вывода.

Создайте рой агентов CrewAI с Gemini 3.5 Flash, живым веб‑поиском Olostep и иерархической делегацией задач для многоагентного процесса исследований и написания.

Регрессия опорных векторов — это метод регрессии с допуском, который намеренно игнорирует малые ошибки, обрабатывает нелинейные зависимости с помощью ядер и устойчив к шумным данным реального мира, где стандартная регрессия пасует.

Узнайте, как использовать MiniMax M3 с MiniMax Code — локальным и браузерным агентным движком для генерации презентаций, исследовательских отчётов, сайтов, игр и полноценных сложных проектов — в этом подробном практическом обзоре.

Узнайте, как использовать инженерного агента Codex от OpenAI, чтобы исправлять баги, объяснять код и создавать pull request прямо из ChatGPT.

Полное руководство по основам backend‑разработки на Python. Разберитесь с базовыми понятиями, фреймворками и практиками, чтобы начать создавать веб‑приложения.

Возведение в квадрат в Python — это просто: используйте встроенный оператор ** или попробуйте NumPy, pow(), math.pow(), побитовые операторы и другие функции для более гибких решений.

Узнайте, как использовать функцию SQL REPLACE() для поиска и замены подстрок в базе данных. Рассматриваются синтаксис, чувствительность к регистру, удаление символов, обработка NULL и советы по производительности.