Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
t.me/ai_machinelearning_big_data Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Группа создана с целью аккумулирования информации , касающейся машинного обучения . Также для общения и обмена опыта между специалистами в ML .Машинное обучение и анализ данных топовая профессия , специалисты , которой являются широко востребованными на рынке труда. t.me/ai_machinelearning_big_data русскоязычные мл статьи № 4957183328
ER = реакции ÷ охват, ERR = просмотры ÷ подписчики. Охват — средние просмотры поста за 30 дней; медиана рядом показывает типичный пост — она не поднимается от одной оплаченной публикации, в отличие от среднего. Последняя публикация: нет данных. Число подписчиков снято 1 час назад, охват и частота посчитаны по последним постам стены ещё не обновлялись — посты этого канала мы не храним, только итоги.