Всем привет! Мы – команда karpov.courses [https://to.karpov.courses/GoQEFg]. Мы делаем крутую школу науки о данных и бесплатно делимся полезными знаниями по аналитике, статистике и машинному обучению. Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67aafad0962afd032d85afd5
Shorts
- Почему без CI/CD даже рабочие ML-решения становятся нестабильными и трудно поддерживаемыми. Разбираем, как автоматизация помогает избежать ошибок и ускоряет развитие проектов. Подробнее о курсе «Продвинутое машинное обучение»: https://to.karpov.courses/iajqnA
- Первые шаги для аналитиков, которые ещё не используют ИИ в работе. Подробнее о курсе «ИИ для анализа данных»: https://to.karpov.courses/MI8Vfg
- Как использовать модели ещё до работы с данными — на этапе понимания задачи. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Обсуждаем, как меняется роль аналитика в эпоху ИИ. Подробнее: https://to.karpov.courses/MI8Vfg
- Как использовать LLM, чтобы структурировать сложные задачи и упростить анализ. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Какие большие языковые модели рассматривают и используют в MAGNIT TECH для прикладных бизнес-задач и внутренних сервисов. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Почему в эпоху LLM важнее правильно формулировать задачу, чем просто писать код. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Когда для задач ранжирования достаточно классического машинного обучения, а когда стоит использовать ИИ-агентов и большие языковые модели. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Как использовать LLM для написания кода под аналитические задачи и экономить время. Подробнее: https://to.karpov.courses/AqVgWw
- Какие задачи выполняют ИИ-агенты в крупной компании и где они помогают сотрудникам быстрее получать результат. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/_rNBXQ — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/NPxwog
- Какие метрики помогают оценить качество работы модели на этапе инференса и какие из них действительно важны для бизнеса. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Почему подход к анализу данных меняется и какую роль теперь играют языковые модели. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
- Как считать затраты на использование LLM и какие инструменты помогают контролировать потребление ресурсов в продакшене. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Применение ИИ в продуктовых задачах: гипотезы, метрики, эксперименты. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Коротко разбираем, что такое MCP, зачем он нужен и какую роль играет в современных ИИ-архитектурах. Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
- Почему классические подходы к MCP пересматриваются и какие новые организационные модели приходят им на смену. Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
- Разбираем ограничения ИИ при работе с разными типами данных. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Как в MAGNIT TECH используют RAG-ботов для работы с внутренними знаниями, поиском информации и автоматизацией задач сотрудников. Подробнее на сайте: — Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng — Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
- Обсуждаем роль аналитика в эпоху ИИ и зону ответственности человека. Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
- Пошаговый разбор того, как выстроить разработку MCP и интеграцию инструментов для работы с ИИ-системами. Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw