Прим. ред: статья дополнена и обновлена 31.05.2024
Обнаружение аварийных твитов с использованием NLP
Повсеместное распространение смартфонов позволяет людям сообщать о чрезвычайной ситуации, которую они наблюдают, в режиме реального времени. По этой причине все больше агентств (например, организации по оказанию помощи при стихийных бедствиях и информационные агентства) заинтересованы в программном мониторинге социальной сети X (бывший Twitter). Но не всегда ясно, действительно ли слова человека объявляют о катастрофе.
В данной работе я хотела бы рассказать, как с помощью обработки естественного языка (NLP) можно разработать систему, способную точно определять контекст твита.
Читать далее
Определение жанра фильма по описанию
В ходе поиска темы проектной работы, которой должен был завершиться курс Machine Learning. Professional, я решил поэкспериментировать с данными о фильмах, мультфильмах, сериалах и прочей схожей продукции. Немного сожалея, что времени смотреть кинопродукцию у меня почти нет, приступим.
Читать далее
Улучшаем технику серфинга с помощью компьютерного зрения
Я катаюсь на Тенерифе и углубленно изучаю мир серфинга. Моя страсть к волнам привела меня к исследованию того, как технологии могут помочь нам стать лучше в серфинге. Именно поэтому я решил создать проект, использующий компьютерное зрение для анализа стоек серферов и помогающий улучшить нашу технику.
Читать далее
Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления
Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео. Этот процесс выходит за рамки простого наблюдения, обучая компьютеры принимать решения на основе увиденного.
Рынок компьютерного зрения сейчас переживает бурный рост с прогнозируемым увеличением с 22 миллиардов долларов в 2023 году до 50 миллиардов к 2030 году при 21.4% совокупного годового прироста с 2024 по 2030 год.
Читать далее
Анализ новостей с помощью сегментации и кластеризации временных рядов
В Отусе я прошла курс ML Advanced и открыла для себя интересные темы, связанные с анализом временных рядов, а именно, их сегментацию и кластеризацию. Я решила позаимствовать полученные знания для своей дипломной университетской работы по ивент-анализу социальных явлений и событий и описать часть этого исследования в данной статье.
Читать далее
Пять лучших NLP инструментов для работы с русским языком на Python
В этой статье рассмотрим пять лучших библиотек Python, предназначенных специально для работы с русским языком в контексте NLP. От базовых задач, таких как токенизация и морфологический анализ, до сложных задач обработки и понимания естественного языка.
Читать далее
Основные алгоритмы многоруких бандитов в рекомендательных системах
Рекомендательные системы становятся все более сложными и точными, а методы их реализации разнообразнее. Один из хороших подходов в этой области — это алгоритмы, основанные на проблеме многоруких бандитов. Эти алгоритмы позволяют анализировать предпочтения юзеров и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Проблема многоруких бандитов представляет собой рамки принятия решений в условиях неопределенности. Основная задача состоит в том, чтобы выбрать руку или действие, которое предоставит наибольшую награду, при минимальных потерях в процессе исследования разных вариантов.
Читать далее
Обнаружение аномальных звуков сердцебиения на основе записей сердечного ритма
Сегодня рассмотрим задачу обнаружения аномалий тонов сердца, используя аудиозаписи звуков сердцебиения. Для этого будем использовать библиотеку librosa по работе с аудиофайлами, а также классические алгоритмы машинного обучения и методы глубокого обучения.
Возьмем датасет “Heartbeat Sound”, который содержит аудиофрагменты сердечных ритмов различной продолжительности от 1 до 30 секунд, как здоровых пациентов, так и имеющих аномальные звуки сердцебиения. Набор содержит 813 аудиофайл с записями, разбитыми по категориям: artefact, extrastole, murmur, normal и unlabel. Попробуем разобраться, что обозначают эти категории.
Читать далее
Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes
Horovod — это фреймворк для распределенного глубокого обучения, изначально разработанный в Uber. Он позволяет масштабировать обучение моделей на сотни и тысячи GPU, сокращая время тренировки с недель до часов. Horovod поддерживает такие фреймворки, как TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet, и легко интегрируется с существующими кодовыми базами, требуя минимум изменений.
В статье как раз и пойдет речь о том, как масштабировать модельки с помощью Horovod и Kubernetes.
Читать далее
Кратко про Uplift-моделирование
Uplift-моделирование — это метод оценки эффекта от воздействия, который использует алгоритмы ML для предсказания изменения вероятности интересуемого события под влиянием этого воздействия. Зачастую цель Uplift заключается в выявление тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью изменят своё поведение в желаемую сторону в ответ на предложение.
Uplift-модели считают разницу между вероятностями наступления события в обработанной и контрольной группах. С ними можно предсказать результат и определить, был ли он действительно вызван проведенной кампанией.
Читать далее
Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне
Мультиколлинеарность возникает, когда в модели множественной регрессии одна из независимых переменных может быть линейно предсказана с помощью других независимых переменных с высокой степенью точности. Это явление приводит к тому, что расчетные коэффициенты регрессии становятся нестабильными и их значения могут сильно изменяться в зависимости от включения или исключения других переменных в модель.
Высокая мультиколлинеарность может привести к значительному изменению коэффициентов при незначительных изменениях в данных или спецификации модели. Это усложняет интерпретацию коэффициентов, поскольку они могут значительно изменяться от одного анализа к другому.
Когда переменные сильно коррелированы, стандартные ошибки оценок коэффициентов увеличиваются. Это ведет к увеличению p-значений, что может ошибочно привести к заключению о том, что переменные не имеют значимого влияния на зависимую переменную, хотя на самом деле это не так.
В статье рассмотрим как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне.
Читать далее
Разбираемся в ROC и AUC
В машинном обучение очень важны метрики оценки эффективности моделей. Среди таких метрик есть: кривые ROC и показатель AUC. Они позволяют оценивать бинарные классификаторы.
Кривая ROC – это график, который иллюстрирует производительность классификационной модели при всех возможных порогах классификации. Ось X данного графика представляет собой FPR, т.е ложноположительную частоту, а ось Y — TRP, т.е истинноположительную частоту. TPR также известен как Recall, и определяется как доля правильно классифицированных положительных результатов относительно всех положительных результатов в данных
Читать далее
Кратко про алгоритм обучения Q-learning и как он реализуется в Python для новичков
Q-learning — это алгоритм обучения с подкреплением, который позволяет агенту оптимизировать свою стратегию действий в динамичной среде, стремясь максимизировать сумму будущих наград. Агент исследует среду, принимая решения, основанные на предыдущем опыте, а не на предварительной модели мира.
В этой статье мы и рассмотрим этот алгоритм.
Читать далее
Решетчатый и случайный поиск
Среди разнообразных подходов оптимизации, сегодня мы поговорим про методы решетчатого (grid search) и случайного (random search) поиска. Они были созданы для нахождения оптимальных решений в больших пространствах параметров.
Решетчатый поиск — это метод, при котором пространство возможных параметров систематически исследуется путем оценки и сравнения результатов на равномерно распределенных точках. Его юзают, когда необходимо исследовать каждую комбинацию параметров, хотя он может быть ресурсоемким при большом количестве параметров.
Случайный поиск в свою очередь предлагает раскапывать пространство параметров путем случайного выбора точек. Этот метод используют когда пространство параметров слишком велико для полного перебора, или когда только некоторые параметры оказывают значительное влияние на результат.
Читать далее
Дифференциальная приватность в машинном обучение
Концепция дифференциальной приватности впервые появилась в начале 2000-х. Она позволяет проводить анализ данных, сохраняя информацию о личности индивидов неприкосновенной. В машинном обучение это означает возможность обучать модели, делающие общие выводы, не раскрывая информацию о конкретных индивидах в наборе данных.
Читать далее
Алгоритм minimax в шахматах
Сейчас, когда вы слышите про ИИ в шахматах, наверняка первое, что приходит в голову – это AlphaZero, который «научился» играть в шахматы, превзойдя чемпионов мира, не имея никакого предварительного знания об игре. Но позвольте, это же только верхушка айсберга!
Не будем тратить время на объяснение того, как двигаются фигуры – это вы и так знаете. В сегодняшней статьи мы разберем алогоритм Minimax.
Читать далее
Обзор статьи «StreamDiffusion: конвейер для интерактивной генерации в режиме реального времени»
StreamDiffusion — это новый диффузионный конвейер для интерактивной генерации изображений в режиме реального времени, позволяющий добиться более высокой производительности для прямых трансляций и других подобных сценариев. Он заменяет традиционное последовательное шумоподавление (sequential denoising) на более быстрый пакетный процесс и вводит параллельную очередь ввода-вывода для более плавной работы.
В конвейере также используется новый метод Residual Classifier-Free Guidance (RCFG), позволяющий сократить количество этапов шумоподавления и повысить общую скорость работы. Кроме того, он включает стохастический фильтр сходства (Stochastic Similarity Filter) для повышения энергоэффективности. В целом StreamDiffusion может похвастаться 1,5-кратным ускорением обработки и 2,05-кратным увеличения скорости при использовании RCFG, достигая 91,07 кадров в секунду на графическом процессоре RTX4090. Кроме того, значительно снижается энергопотребление, что делает его более эффективным решением для генерации изображений в реальном времени.
Читать далее
Эмбеддинги для начинающих
В широком смысле, эмбеддинг — это процесс преобразования каких-либо данных (чаще всего текста, но могут быть и изображения, звуки и т.д.) в набор чисел, векторы, которые машина может не только хранить, но и с которыми она может работать. Звучит очень интересно. Казалось бы, наша речь — это так просто, все связано и понятно. Но как это объяснить машине?
В этой статье мы рассмотрим, что такое эмбеддинги и какие они бывают.
Читать далее
Методы работы со смещением и дисперсией в модельках машинного обучения
В давние времена были вечные битвы с переобучением и недообучением в модельках машинного обучения. Вечная битва между смещением и дисперсией. Подходит ли модель к данным как идеальный ключик, или же она скорее еле пытается влезть туда…
Эта дилемма определяет, насколько хорошо модель будет работать на реальных данных.
Переобучение и недообучение – это Сцилла и Харибда в ML, между которыми нужно лавировать. С тех давних времен появилось множество методов для решения этой проблемы. Рассмотрим их кратко.
Читать далее
Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science в 2024 году
На связи команда курсов Data Science OTUS. В данной статье Product Manager Мария Кузьмина собрала аналитические выкладки c hh, бизнес-секреты от Tinkoff и комментарии профессионалов о том, что они думают о специфике рынка труда в Data Sciencе/ML, а также какой стек нужен для разных позиций.
Читать далее
Обзор библиотеки drake в R
Drake предлагает систематический подход к построению и управлению зависимостями в проектах, автоматизируя процесс обработки данных и анализа. С помощью drake можно отслеживать изменения в коде и данных, автоматически перезапуская только те части анализа, которые были изменены.
Создатель drake, Уилл Ландау, искал способ улучшить репродуктивность исследований в R, и так родилась библиотека drake. С тех пор она претерпела множество изменений и улучшений.
Читать далее
Julia в машинном обучение: база
Julia зародилась в 2012 году, благодаря усилиям четырех энтузиастов-разработчиков: Джефф Безансон, Стефан Карпински, Вирал Би Шах, и Алан Эдельман. Они стремились создать язык, который сочетал бы легкость Python, скорость C, динамичность Ruby, лингвистическую чистоту Lisp и возможности математических систем вроде Matlab. Им удалось! Julia – это слияние простоты и мощи.
Благодаря JIT-компиляции, код Julia может выполняться с скоростью, сопоставимой с кодом, написанным на C или Fortran.
Читать далее
Краткий обзор TinyML
TinyML сам по себе означает внедрение ml в маломощные микроконтроллеры и встроенные системы. Это устройствам IoT выполнять задачи обработки данных и машинного обучения непосредственно на самом устройстве, минимизируя таким образом необходимость в постоянном подключении к интернету или внешним вычислительным ресурсам. Основная цель TinyML — сделать ии или простые модельки доступным для самых маленьких устройств.
Читать далее
Основы Actor-Critic алгоритма
Actor-Critic — это класс алгоритмов в RL, суть которого довольно проста на словах, он сочетает в себе такие политики как policy-based и оценки value-based. У нас есть два главных действующих лица: Actor и Critic. Actor отвечает за выбор действий, т.е формирование политики поведения, он принимает решения исходя из текущего состояния окружающей среды. Critic оценивает, насколько хорошо или плохо Actor справляется со своей задачей, предоставляя обратную связь через оценку действий Actor’a.
Читать далее
Кратко про экосистему RAPIDS для работы с данными на GPU
RAPIDS — это open source библиотека экосистема, состоящая из нескольких библиотек, разработанная NVIDIA, которая предоставляет набор инструментов для выполнения всего цикла обработки данных и аналитики на GPU. RAPIDS была создана с целью того, чтобы ускорить анализ данных и работу в ML, используя всю мощь GPU, и делает это, предоставляя в целом привычный интерфейс, похожий на тот, к которому привыкли в Pandas, Scikit-learn и т.д.
RAPIDS основан на CUDA, архитектуре параллельных вычислений от NVIDIA. Операции, которые когда-то занимали минуты или часы на CPU, теперь могут быть выполнены за секунды на GPU, благодаря параллелизму и высокой пропускной способности памяти GPU.
Читать далее
Генерация коротких текстов в жанре фэнтези, по заданным параметрам
В рамках выпускной работы на курсе «Natural Language Processing» я хотел попробовать расширить знания в сфере генерации текстов и использовании различных стратегий генерации. А так как мне еще нравится стилистика жанра фэнтези, то выбор пал на генерацию текстов этого жанра. При этом хотелось попробовать генерировать не только тексты выбранной стилистики но и по заданным параметрам, например имя главного героя, место действия и др.
Читать далее
ChatGPT и отзывы на приложение: Анализ тональности для улучшения пользовательского опыта
В этой статье я расскажу о том, как можно использовать возможности Natural Language Processing (NLP) для анализа отзывов, собранных из приложения AppStore. Я исследую, как каждый отзыв, содержащий дату, заголовок, текст и оценку пользователя, может быть преобразован в ценные данные для обучения модели анализа тональности. Эта модель будет способна классифицировать отзывы как положительные, негативные или нейтральные, предоставляя нам глубокое понимание эмоциональной окраски пользовательских мнений.
Читать далее
<!DOCTYPE html>
<html dir="ltr" lang="ru-RU">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<meta http-equiv="x-ua-compatible" content="ie=edge" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<link rel="profile" href="http://gmpg.org/xfn/11" />
<title>Машинное обучение: подборка статей на Хабр OTUS</title>
<!-- All in One SEO 4.5.2.1 - aioseo.com -->
<meta name="description" content="Прим. ред: статья дополнена и обновлена 31.05.2024 Обнаружение аварийных твитов с использованием NLP Повсеместное распространение смартфонов позволяет людям сообщать о чрезвычайной ситуации, которую они наблюдают, в режиме реального времени. По этой причине все больше агентств (например, организации по оказанию помощи при стихийных бедствиях и информационные агентства) заинтересованы в программном мониторинге социальной сети X (бывший Twitter)." />
<meta name="robots" content="max-image-preview:large" />
<link rel="canonical" href="https://otus.ru/journal/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2/" />
<meta name="generator" content="All in One SEO (AIOSEO) 4.5.2.1" />
<script type="application/ld+json" class="aioseo-schema">
{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#article","name":"\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440 OTUS","headline":"\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440","author":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/author\/k-moseenkova\/#author"},"publisher":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#organization"},"image":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/oj-1080x720-kopiya-3.png","width":2245,"height":1587},"datePublished":"2024-04-03T15:58:19+00:00","dateModified":"2024-05-31T11:29:59+00:00","inLanguage":"ru-RU","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#webpage"},"isPartOf":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#webpage"},"articleSection":"\u041f\u0440\u043e IT, \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#breadcrumblist","itemListElement":[{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#listItem","position":1,"name":"\u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430","item":"https:\/\/otus.ru\/journal\/","nextItem":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#listItem"},{"@type":"ListItem","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#listItem","position":2,"name":"\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440","previousItem":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#listItem"}]},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#organization","name":"\u041e\u0442\u0443\u0441 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/","sameAs":["https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCetgtvy93o3i3CvyGXKFU3g"],"contactPoint":{"@type":"ContactPoint","telephone":"+74999389202","contactType":"Customer Support"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/author\/k-moseenkova\/#author","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/author\/k-moseenkova\/","name":"K. Moseenkova","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#authorImage","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5bcd16ae9d4759f7841464ca0c13ba63?s=96&d=mm&r=g","width":96,"height":96,"caption":"K. Moseenkova"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#webpage","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/","name":"\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440 OTUS","description":"\u041f\u0440\u0438\u043c. \u0440\u0435\u0434: \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 31.05.2024 \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0430\u0440\u0438\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c NLP \u041f\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u044e\u0442, \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0441\u0442\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0438\u0445\u0438\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0441\u0442\u0432\u0430) \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u043c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 X (\u0431\u044b\u0432\u0448\u0438\u0439 Twitter).","inLanguage":"ru-RU","isPartOf":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#website"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#breadcrumblist"},"author":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/author\/k-moseenkova\/#author"},"creator":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/author\/k-moseenkova\/#author"},"image":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/oj-1080x720-kopiya-3.png","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#mainImage","width":2245,"height":1587},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/#mainImage"},"datePublished":"2024-04-03T15:58:19+00:00","dateModified":"2024-05-31T11:29:59+00:00"},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#website","url":"https:\/\/otus.ru\/journal\/","name":"OTUS JOURNAL","description":"Blog about IT","inLanguage":"ru-RU","publisher":{"@id":"https:\/\/otus.ru\/journal\/#organization"}}]}
</script>
<!-- All in One SEO -->
<link rel='dns-prefetch' href='//otus.ru' />
<link rel='dns-prefetch' href='//fonts.googleapis.com' />
<link rel='stylesheet' id='wp-block-library-css' href='https://otus.ru/journal/wp-includes/css/dist/block-library/style.min.css?ver=6.4.7' type='text/css' media='all' />
<style id='classic-theme-styles-inline-css' type='text/css'>
/*! This file is auto-generated */
.wp-block-button__link{color:#fff;background-color:#32373c;border-radius:9999px;box-shadow:none;text-decoration:none;padding:calc(.667em + 2px) calc(1.333em + 2px);font-size:1.125em}.wp-block-file__button{background:#32373c;color:#fff;text-decoration:none}
</style>
<style id='global-styles-inline-css' type='text/css'>
body{--wp--preset--color--black: #000000;--wp--preset--color--cyan-bluish-gray: #abb8c3;--wp--preset--color--white: #ffffff;--wp--preset--color--pale-pink: #f78da7;--wp--preset--color--vivid-red: #cf2e2e;--wp--preset--color--luminous-vivid-orange: #ff6900;--wp--preset--color--luminous-vivid-amber: #fcb900;--wp--preset--color--light-green-cyan: #7bdcb5;--wp--preset--color--vivid-green-cyan: #00d084;--wp--preset--color--pale-cyan-blue: #8ed1fc;--wp--preset--color--vivid-cyan-blue: #0693e3;--wp--preset--color--vivid-purple: #9b51e0;--wp--preset--gradient--vivid-cyan-blue-to-vivid-purple: linear-gradient(135deg,rgba(6,147,227,1) 0%,rgb(155,81,224) 100%);--wp--preset--gradient--light-green-cyan-to-vivid-green-cyan: linear-gradient(135deg,rgb(122,220,180) 0%,rgb(0,208,130) 100%);--wp--preset--gradient--luminous-vivid-amber-to-luminous-vivid-orange: linear-gradient(135deg,rgba(252,185,0,1) 0%,rgba(255,105,0,1) 100%);--wp--preset--gradient--luminous-vivid-orange-to-vivid-red: linear-gradient(135deg,rgba(255,105,0,1) 0%,rgb(207,46,46) 100%);--wp--preset--gradient--very-light-gray-to-cyan-bluish-gray: linear-gradient(135deg,rgb(238,238,238) 0%,rgb(169,184,195) 100%);--wp--preset--gradient--cool-to-warm-spectrum: linear-gradient(135deg,rgb(74,234,220) 0%,rgb(151,120,209) 20%,rgb(207,42,186) 40%,rgb(238,44,130) 60%,rgb(251,105,98) 80%,rgb(254,248,76) 100%);--wp--preset--gradient--blush-light-purple: linear-gradient(135deg,rgb(255,206,236) 0%,rgb(152,150,240) 100%);--wp--preset--gradient--blush-bordeaux: linear-gradient(135deg,rgb(254,205,165) 0%,rgb(254,45,45) 50%,rgb(107,0,62) 100%);--wp--preset--gradient--luminous-dusk: linear-gradient(135deg,rgb(255,203,112) 0%,rgb(199,81,192) 50%,rgb(65,88,208) 100%);--wp--preset--gradient--pale-ocean: linear-gradient(135deg,rgb(255,245,203) 0%,rgb(182,227,212) 50%,rgb(51,167,181) 100%);--wp--preset--gradient--electric-grass: linear-gradient(135deg,rgb(202,248,128) 0%,rgb(113,206,126) 100%);--wp--preset--gradient--midnight: linear-gradient(135deg,rgb(2,3,129) 0%,rgb(40,116,252) 100%);--wp--preset--font-size--small: 13px;--wp--preset--font-size--medium: 20px;--wp--preset--font-size--large: 36px;--wp--preset--font-size--x-large: 42px;--wp--preset--spacing--20: 0.44rem;--wp--preset--spacing--30: 0.67rem;--wp--preset--spacing--40: 1rem;--wp--preset--spacing--50: 1.5rem;--wp--preset--spacing--60: 2.25rem;--wp--preset--spacing--70: 3.38rem;--wp--preset--spacing--80: 5.06rem;--wp--preset--shadow--natural: 6px 6px 9px rgba(0, 0, 0, 0.2);--wp--preset--shadow--deep: 12px 12px 50px rgba(0, 0, 0, 0.4);--wp--preset--shadow--sharp: 6px 6px 0px rgba(0, 0, 0, 0.2);--wp--preset--shadow--outlined: 6px 6px 0px -3px rgba(255, 255, 255, 1), 6px 6px rgba(0, 0, 0, 1);--wp--preset--shadow--crisp: 6px 6px 0px rgba(0, 0, 0, 1);}:where(.is-layout-flex){gap: 0.5em;}:where(.is-layout-grid){gap: 0.5em;}body .is-layout-flow > .alignleft{float: left;margin-inline-start: 0;margin-inline-end: 2em;}body .is-layout-flow > .alignright{float: right;margin-inline-start: 2em;margin-inline-end: 0;}body .is-layout-flow > .aligncenter{margin-left: auto !important;margin-right: auto !important;}body .is-layout-constrained > .alignleft{float: left;margin-inline-start: 0;margin-inline-end: 2em;}body .is-layout-constrained > .alignright{float: right;margin-inline-start: 2em;margin-inline-end: 0;}body .is-layout-constrained > .aligncenter{margin-left: auto !important;margin-right: auto !important;}body .is-layout-constrained > :where(:not(.alignleft):not(.alignright):not(.alignfull)){max-width: var(--wp--style--global--content-size);margin-left: auto !important;margin-right: auto !important;}body .is-layout-constrained > .alignwide{max-width: var(--wp--style--global--wide-size);}body .is-layout-flex{display: flex;}body .is-layout-flex{flex-wrap: wrap;align-items: center;}body .is-layout-flex > *{margin: 0;}body .is-layout-grid{display: grid;}body .is-layout-grid > *{margin: 0;}:where(.wp-block-columns.is-layout-flex){gap: 2em;}:where(.wp-block-columns.is-layout-grid){gap: 2em;}:where(.wp-block-post-template.is-layout-flex){gap: 1.25em;}:where(.wp-block-post-template.is-layout-grid){gap: 1.25em;}.has-black-color{color: var(--wp--preset--color--black) !important;}.has-cyan-bluish-gray-color{color: var(--wp--preset--color--cyan-bluish-gray) !important;}.has-white-color{color: var(--wp--preset--color--white) !important;}.has-pale-pink-color{color: var(--wp--preset--color--pale-pink) !important;}.has-vivid-red-color{color: var(--wp--preset--color--vivid-red) !important;}.has-luminous-vivid-orange-color{color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-orange) !important;}.has-luminous-vivid-amber-color{color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-amber) !important;}.has-light-green-cyan-color{color: var(--wp--preset--color--light-green-cyan) !important;}.has-vivid-green-cyan-color{color: var(--wp--preset--color--vivid-green-cyan) !important;}.has-pale-cyan-blue-color{color: var(--wp--preset--color--pale-cyan-blue) !important;}.has-vivid-cyan-blue-color{color: var(--wp--preset--color--vivid-cyan-blue) !important;}.has-vivid-purple-color{color: var(--wp--preset--color--vivid-purple) !important;}.has-black-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--black) !important;}.has-cyan-bluish-gray-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--cyan-bluish-gray) !important;}.has-white-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--white) !important;}.has-pale-pink-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--pale-pink) !important;}.has-vivid-red-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--vivid-red) !important;}.has-luminous-vivid-orange-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-orange) !important;}.has-luminous-vivid-amber-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-amber) !important;}.has-light-green-cyan-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--light-green-cyan) !important;}.has-vivid-green-cyan-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--vivid-green-cyan) !important;}.has-pale-cyan-blue-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--pale-cyan-blue) !important;}.has-vivid-cyan-blue-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--vivid-cyan-blue) !important;}.has-vivid-purple-background-color{background-color: var(--wp--preset--color--vivid-purple) !important;}.has-black-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--black) !important;}.has-cyan-bluish-gray-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--cyan-bluish-gray) !important;}.has-white-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--white) !important;}.has-pale-pink-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--pale-pink) !important;}.has-vivid-red-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--vivid-red) !important;}.has-luminous-vivid-orange-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-orange) !important;}.has-luminous-vivid-amber-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--luminous-vivid-amber) !important;}.has-light-green-cyan-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--light-green-cyan) !important;}.has-vivid-green-cyan-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--vivid-green-cyan) !important;}.has-pale-cyan-blue-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--pale-cyan-blue) !important;}.has-vivid-cyan-blue-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--vivid-cyan-blue) !important;}.has-vivid-purple-border-color{border-color: var(--wp--preset--color--vivid-purple) !important;}.has-vivid-cyan-blue-to-vivid-purple-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--vivid-cyan-blue-to-vivid-purple) !important;}.has-light-green-cyan-to-vivid-green-cyan-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--light-green-cyan-to-vivid-green-cyan) !important;}.has-luminous-vivid-amber-to-luminous-vivid-orange-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--luminous-vivid-amber-to-luminous-vivid-orange) !important;}.has-luminous-vivid-orange-to-vivid-red-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--luminous-vivid-orange-to-vivid-red) !important;}.has-very-light-gray-to-cyan-bluish-gray-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--very-light-gray-to-cyan-bluish-gray) !important;}.has-cool-to-warm-spectrum-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--cool-to-warm-spectrum) !important;}.has-blush-light-purple-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--blush-light-purple) !important;}.has-blush-bordeaux-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--blush-bordeaux) !important;}.has-luminous-dusk-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--luminous-dusk) !important;}.has-pale-ocean-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--pale-ocean) !important;}.has-electric-grass-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--electric-grass) !important;}.has-midnight-gradient-background{background: var(--wp--preset--gradient--midnight) !important;}.has-small-font-size{font-size: var(--wp--preset--font-size--small) !important;}.has-medium-font-size{font-size: var(--wp--preset--font-size--medium) !important;}.has-large-font-size{font-size: var(--wp--preset--font-size--large) !important;}.has-x-large-font-size{font-size: var(--wp--preset--font-size--x-large) !important;}
.wp-block-navigation a:where(:not(.wp-element-button)){color: inherit;}
:where(.wp-block-post-template.is-layout-flex){gap: 1.25em;}:where(.wp-block-post-template.is-layout-grid){gap: 1.25em;}
:where(.wp-block-columns.is-layout-flex){gap: 2em;}:where(.wp-block-columns.is-layout-grid){gap: 2em;}
.wp-block-pullquote{font-size: 1.5em;line-height: 1.6;}
</style>
<link rel='stylesheet' id='wbcr-comments-plus-url-span-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/clearfy/components/comments-plus/assets/css/url-span.css?ver=2.2.0' type='text/css' media='all' />
<link rel='stylesheet' id='wpel-style-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/wp-external-links/public/css/wpel.css?ver=2.59' type='text/css' media='all' />
<link rel='stylesheet' id='ez-toc-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/easy-table-of-contents/assets/css/screen.min.css?ver=2.0.61' type='text/css' media='all' />
<style id='ez-toc-inline-css' type='text/css'>
div#ez-toc-container .ez-toc-title {font-size: 120%;}div#ez-toc-container .ez-toc-title {font-weight: 500;}div#ez-toc-container ul li {font-size: 95%;}div#ez-toc-container nav ul ul li {font-size: 90%;}
.ez-toc-container-direction {direction: ltr;}.ez-toc-counter ul{counter-reset: item ;}.ez-toc-counter nav ul li a::before {content: counters(item, ".", decimal) ". ";display: inline-block;counter-increment: item;flex-grow: 0;flex-shrink: 0;margin-right: .2em; float: left; }.ez-toc-widget-direction {direction: ltr;}.ez-toc-widget-container ul{counter-reset: item ;}.ez-toc-widget-container nav ul li a::before {content: counters(item, ".", decimal) ". ";display: inline-block;counter-increment: item;flex-grow: 0;flex-shrink: 0;margin-right: .2em; float: left; }
</style>
<link rel='stylesheet' id='contentberg-fonts-css' href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto%3A400%2C500%2C700%7CPT+Serif%3A400%2C400i%2C600%7CIBM+Plex+Serif%3A500' type='text/css' media='all' />
<link rel='stylesheet' id='contentberg-core-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/style.css?ver=1.8.3' type='text/css' media='all' />
<link rel='stylesheet' id='contentberg-lightbox-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/css/lightbox.css?ver=1.8.3' type='text/css' media='all' />
<link rel='stylesheet' id='font-awesome-css' href='https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/css/fontawesome/css/font-awesome.min.css?ver=1.8.3' type='text/css' media='all' />
<script type="text/javascript" id="breeze-prefetch-js-extra">
/* <![CDATA[ */
var breeze_prefetch = {"local_url":"https:\/\/otus.ru\/journal","ignore_remote_prefetch":"1","ignore_list":["\/wp-admin\/"]};
/* ]]> */
</script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/breeze/assets/js/js-front-end/breeze-prefetch-links.min.js" id="breeze-prefetch-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-includes/js/jquery/jquery.min.js" id="jquery-core-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-includes/js/jquery/jquery-migrate.min.js" id="jquery-migrate-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/lazysizes.js" id="lazysizes-js"></script>
<link rel="https://api.w.org/" href="https://otus.ru/journal/wp-json/" /><link rel="alternate" type="application/json" href="https://otus.ru/journal/wp-json/wp/v2/posts/9693" /><link rel='shortlink' href='https://otus.ru/journal/?p=9693' />
<link rel="alternate" type="application/json+oembed" href="https://otus.ru/journal/wp-json/oembed/1.0/embed?url=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F" />
<link rel="alternate" type="text/xml+oembed" href="https://otus.ru/journal/wp-json/oembed/1.0/embed?url=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F&format=xml" />
<script>var Sphere_Plugin = {"ajaxurl":"https:\/\/otus.ru\/journal\/wp-admin\/admin-ajax.php"};</script><link rel="icon" href="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2020/11/cropped-OTUS_logo_OTUS-COMP-LOGO-WHITE-1-32x32.png" sizes="32x32" />
<link rel="icon" href="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2020/11/cropped-OTUS_logo_OTUS-COMP-LOGO-WHITE-1-192x192.png" sizes="192x192" />
<link rel="apple-touch-icon" href="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2020/11/cropped-OTUS_logo_OTUS-COMP-LOGO-WHITE-1-180x180.png" />
<meta name="msapplication-TileImage" content="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2020/11/cropped-OTUS_logo_OTUS-COMP-LOGO-WHITE-1-270x270.png" />
<style type="text/css" id="wp-custom-css">
#menu-item-10406 .wpel-icon {
display: none;
}
#menu-item-10407 .wpel-icon {
display: none;
}
.otus-login-site a .wpel-icon {
display: none;
}
.menu-menju-navykov-container a .wpel-icon {
display: none;
}
.otus-login-site a
{
background: #ffd709;
border-radius: 12px;
color: #0f0f10;
font-size: 14px;
font-weight: 700;
line-height: 20px;
display: block;
text-align: center;
padding: 8px 25px;
}
.main-footer.dark {
background: linear-gradient(90deg, #a64fc5, #4f54e6);
border-color: transparent;
}
.main-footer.bold .copyright {
color: #fff;
}
.main-footer.bold .to-top i {
color: #fff;
}
.main-footer.bold .back-to-top {
color: #fff;
}
.nav__scroll {
overflow-x: auto;
-webkit-overflow-scrolling: touch;
}
.scrollable-menu .menu {
display: flex;
}
.nav__scroll
{
background: linear-gradient(90deg, #a64fc5, #4f54e6);
}
.scrollable-menu .menu .menu-item {
flex: 0 0 auto;
padding: 15px 15px;
}
.scrollable-menu .menu .menu-item a {
color: #fff;
}
.nav__scroll::-webkit-scrollbar{background-color:#fff;height:5px;}
.nav__scroll::-webkit-scrollbar-thumb{background-color:#dcdcdc;}
.nav__scroll::-webkit-scrollbar-track{-webkit-border-radius:0;border-radius:0;background-color:#fff;}/
body {
min-width: 320px;
}
.banner-click img {
margin: 0 auto;
display: block;
}
.banner-click {
cursor: pointer;
}
.banner-footer-area {
margin-bottom: 20px;
}
.banner-left-area {
margin-top: 40px;
} </style>
<!--Start VDZ Yandex Metrika Plugin-->
<!-- Yandex.Metrika counter --><script type="text/javascript" >(function(m,e,t,r,i,k,a){m[i]=m[i]||function(){(m[i].a=m[i].a||[]).push(arguments)};m[i].l=1*new Date();k=e.createElement(t),a=e.getElementsByTagName(t)[0],k.async=1,k.src=r,a.parentNode.insertBefore(k,a)})(window, document, "script", "https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js", "ym");ym(34531570, "init", {clickmap:true, trackLinks:true, accurateTrackBounce:true, webvisor:true, trackHash:true, ecommerce:"dataLayer"});</script>
<noscript><div><img src="https://mc.yandex.ru/watch/34531570" style="position:absolute; left:-9999px;" alt="" /></div></noscript>
<!-- /Yandex.Metrika counter --><!--START ADD EVENTS FROM CF7--><script type='text/javascript'>document.addEventListener( 'wpcf7submit', function( event ) {
//event.detail.contactFormId;
if(ym){
//console.log(event.detail);
ym(34531570, 'reachGoal', 'VDZ_SEND_CONTACT_FORM_7');
ym(34531570, 'params', {
page_url: window.location.href,
status: event.detail.status,
locale: event.detail.contactFormLocale,
form_id: event.detail.contactFormId,
});
}
}, false );
</script><!--END ADD EVENTS FROM CF7-->
<!--End VDZ Yandex Metrika Plugin-->
</head>
<body class="post-template-default single single-post postid-9693 single-format-standard right-sidebar lazy-normal has-lb">
<div class="main-wrap">
<header id="main-head" class="main-head head-nav-below has-search-modal simple simple-boxed">
<div class="inner inner-head" data-sticky-bar="0">
<div class="wrap cf wrap-head">
<div class="left-contain">
<span class="mobile-nav"><i class="fa fa-bars"></i></span>
<div class="title">
<a href="https://otus.ru/journal/" title="OTUS JOURNAL" rel="home" data-wpel-link="internal">
<span class="text-logo"><img src="/journal/wp-content/themes/contentberg/img/logo_site.svg" alt="OTUS JOURNAL"></span>
</a>
</div>
</div>
<div class="navigation-wrap inline">
<nav class="navigation inline simple light" data-sticky-bar="0">
<div class="menu-rubriki-container"><ul id="menu-rubriki" class="menu"><li id="menu-item-109" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category current-post-ancestor current-menu-parent current-post-parent menu-cat-1 menu-item-109"><a href="https://otus.ru/journal/category/pro-it/" data-wpel-link="internal"><span>Про IT</span></a></li>
<li id="menu-item-113" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-cat-4 menu-item-113"><a href="https://otus.ru/journal/category/polza/" data-wpel-link="internal"><span>Полезное</span></a></li>
<li id="menu-item-114" class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-cat-3 menu-item-114"><a href="https://otus.ru/journal/category/lifestyle/" data-wpel-link="internal"><span>Лайфстайл</span></a></li>
<li id="menu-item-10406" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10406"><a href="https://otus.ru/catalog/courses" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right"><span>Обучение</span><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10407" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10407"><a href="https://otus.ru/about" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right"><span>Информация</span><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
</ul></div> </nav>
</div>
<div class="actions">
<div class="otus-login-site">
<a href="https://otus.ru/login/" target="_blank" data-wpel-link="external" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Войти<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>
</div>
<a href="#" title="Search" class="search-link"><i class="fa fa-search"></i></a>
</div>
</div>
</div>
</header> <!-- .main-head -->
<div class="nav nav_disable nav_colored nav_transparent course-categories__nav nav__scroll ">
<div class="container wrap">
<div class="links inline simple light scrollable-menu">
<div class="menu-menju-navykov-container"><ul id="menu-menju-navykov" class="menu"><li id="menu-item-10413" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10413"><a href="https://otus.ru/categories/programming/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Программирование<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10414" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10414"><a href="https://otus.ru/categories/architecture/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Архитектура<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10415" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10415"><a href="https://otus.ru/categories/operations/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Инфраструктура<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10416" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10416"><a href="https://otus.ru/categories/information-security-courses/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Безопасность<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10417" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10417"><a href="https://otus.ru/categories/data-science/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Data Science<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10418" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10418"><a href="https://otus.ru/categories/gamedev/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">GameDev<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10419" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10419"><a href="https://otus.ru/categories/marketing-business/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Управление<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10420" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10420"><a href="https://otus.ru/categories/analytics/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Аналитика и анализ<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li id="menu-item-10421" class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10421"><a href="https://otus.ru/categories/testing/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Тестирование<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
</ul></div> </div>
</div>
</div>
<div class="main wrap">
<div class="ts-row cf">
<div class="col-8 main-content cf">
<article id="post-9693" class="the-post post-9693 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail category-pro-it tag-mashinnoe-obuchenie tag-podborka-statej">
<header class="post-header the-post-header cf">
<div class="post-meta the-post-meta">
<span class="post-cat">
<a href="https://otus.ru/journal/category/pro-it/" class="category" data-wpel-link="internal">Про IT</a>
</span>
<h1 class="post-title">
Машинное обучение: подборка статей на Хабр
</h1>
<a href="https://otus.ru/journal/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2/" class="date-link" data-wpel-link="internal"><time class="post-date">3 апреля, 2024</time></a>
</div>
</header><!-- .post-header -->
<div class="post-content description cf entry-content content-normal">
<div id="ez-toc-container" class="ez-toc-v2_0_61 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction">
<div class="ez-toc-title-container">
<p class="ez-toc-title " >Содержание</p>
<span class="ez-toc-title-toggle"><a href="#" class="ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle" aria-label="Toggle Table of Content"><span class="ez-toc-js-icon-con"><span class=""><span class="eztoc-hide" style="display:none;">Toggle</span><span class="ez-toc-icon-toggle-span"><svg style="fill: #999;color:#999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="list-377408" width="20px" height="20px" viewBox="0 0 24 24" fill="none"><path d="M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z" fill="currentColor"></path></svg><svg style="fill: #999;color:#999" class="arrow-unsorted-368013" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="10px" height="10px" viewBox="0 0 24 24" version="1.2" baseProfile="tiny"><path d="M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z"/></svg></span></span></span></a></span></div>
<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-1" href="#%D0%9E%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%82%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D1%81_%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_NLP" title="Обнаружение аварийных твитов с использованием NLP">Обнаружение аварийных твитов с использованием NLP</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-2" href="#%D0%9E%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D1%80%D0%B0_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8E" title="Определение жанра фильма по описанию">Определение жанра фильма по описанию</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-3" href="#%D0%A3%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B0%D0%B5%D0%BC_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D1%83_%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" title="Улучшаем технику серфинга с помощью компьютерного зрения">Улучшаем технику серфинга с помощью компьютерного зрения</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-4" href="#%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_2024_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83_%D0%93%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" title="Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления">Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-5" href="#%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2" title="Анализ новостей с помощью сегментации и кластеризации временных рядов">Анализ новостей с помощью сегментации и кластеризации временных рядов</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-6" href="#%D0%9F%D1%8F%D1%82%D1%8C_%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B8%D1%85_NLP_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D0%BD%D0%B0_Python" title="Пять лучших NLP инструментов для работы с русским языком на Python">Пять лучших NLP инструментов для работы с русским языком на Python</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-7" href="#%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D1%80%D1%83%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%85" title="Основные алгоритмы многоруких бандитов в рекомендательных системах">Основные алгоритмы многоруких бандитов в рекомендательных системах</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-8" href="#%D0%9E%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B7%D0%B2%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B4%D1%86%D0%B5%D0%B1%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0" title="Обнаружение аномальных звуков сердцебиения на основе записей сердечного ритма">Обнаружение аномальных звуков сердцебиения на основе записей сердечного ритма</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-9" href="#%D0%9C%D0%B0%D1%81%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_Horovod_%D0%B8_Kubernetes" title="Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes">Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-10" href="#%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_Uplift-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" title="Кратко про Uplift-моделирование">Кратко про Uplift-моделирование</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-11" href="#%D0%9A%D0%B0%D0%BA_%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%B8_%D1%83%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_Statsmodels_%D0%B2_%D0%9F%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B5" title="Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне">Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-12" href="#%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BC%D1%81%D1%8F_%D0%B2_ROC_%D0%B8_AUC" title="Разбираемся в ROC и AUC">Разбираемся в ROC и AUC</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-13" href="#%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_Q-learning_%D0%B8_%D0%BA%D0%B0%D0%BA_%D0%BE%D0%BD_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%8F_%D0%B2_Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BA%D0%BE%D0%B2" title="Кратко про алгоритм обучения Q-learning и как он реализуется в Python для новичков">Кратко про алгоритм обучения Q-learning и как он реализуется в Python для новичков</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-14" href="#%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D1%82%D1%87%D0%B0%D1%82%D1%8B%D0%B9_%D0%B8_%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA" title="Решетчатый и случайный поиск">Решетчатый и случайный поиск</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-15" href="#%D0%94%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" title="Дифференциальная приватность в машинном обучение">Дифференциальная приватность в машинном обучение</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-16" href="#%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_minimax_%D0%B2_%D1%88%D0%B0%D1%85%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85" title="Алгоритм minimax в шахматах">Алгоритм minimax в шахматах</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-17" href="#%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8_%C2%ABStreamDiffusion_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B5%D1%80_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B8%D0%BC%D0%B5_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%C2%BB" title="Обзор статьи «StreamDiffusion: конвейер для интерактивной генерации в режиме реального времени»">Обзор статьи «StreamDiffusion: конвейер для интерактивной генерации в режиме реального времени»</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-18" href="#%D0%AD%D0%BC%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B8%D1%85" title="Эмбеддинги для начинающих">Эмбеддинги для начинающих</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-19" href="#%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81%D0%BE_%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%B8_%D0%B4%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%B5%D0%B9_%D0%B2_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BA%D0%B0%D1%85_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" title="Методы работы со смещением и дисперсией в модельках машинного обучения">Методы работы со смещением и дисперсией в модельках машинного обучения</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-20" href="#%D0%A0%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D1%82%D1%80%D1%83%D0%B4%D0%B0_%D0%B8_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%8B_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D1%8B_%D0%B2_Data_Science_%D0%B2_2024_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83" title="Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science в 2024 году">Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science в 2024 году</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-21" href="#%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_%D0%B1%D0%B8%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BA%D0%B8_drake_%D0%B2_R" title="Обзор библиотеки drake в R">Обзор библиотеки drake в R</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-22" href="#Julia_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0" title="Julia в машинном обучение: база">Julia в машинном обучение: база</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-23" href="#%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BE%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_TinyML" title="Краткий обзор TinyML">Краткий обзор TinyML</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-24" href="#%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_Actor-Critic_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0" title="Основы Actor-Critic алгоритма">Основы Actor-Critic алгоритма</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-25" href="#%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%83_RAPIDS_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_GPU" title="Кратко про экосистему RAPIDS для работы с данными на GPU">Кратко про экосистему RAPIDS для работы с данными на GPU</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-26" href="#%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D1%80%D0%B5_%D1%84%D1%8D%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%B7%D0%B8_%D0%BF%D0%BE_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BC" title="Генерация коротких текстов в жанре фэнтези, по заданным параметрам">Генерация коротких текстов в жанре фэнтези, по заданным параметрам</a></li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class="ez-toc-link ez-toc-heading-27" href="#ChatGPT_%D0%B8_%D0%BE%D1%82%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D1%8B_%D0%BD%D0%B0_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%83%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%BF%D1%8B%D1%82%D0%B0" title="ChatGPT и отзывы на приложение: Анализ тональности для улучшения пользовательского опыта">ChatGPT и отзывы на приложение: Анализ тональности для улучшения пользовательского опыта</a></li></ul></nav></div>
<p><em>Прим. ред: статья дополнена и обновлена 31.05.2024</em></p>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%82%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D1%81_%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_NLP"></span>Обнаружение аварийных твитов с использованием NLP<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Повсеместное распространение смартфонов позволяет людям сообщать о чрезвычайной ситуации, которую они наблюдают, в режиме реального времени. По этой причине все больше агентств (например, организации по оказанию помощи при стихийных бедствиях и информационные агентства) заинтересованы в программном мониторинге социальной сети X (бывший Twitter). Но не всегда ясно, действительно ли слова человека объявляют о катастрофе.</p>
<p>В данной работе я хотела бы рассказать, как с помощью обработки естественного языка (NLP) можно разработать систему, способную точно определять контекст твита.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/815449/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D1%80%D0%B0_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8E"></span>Определение жанра фильма по описанию<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В ходе поиска темы проектной работы, которой должен был завершиться курс <a href="https://otus.pw/ZF1Y/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Machine Learning. Professional<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>, я решил поэкспериментировать с данными о фильмах, мультфильмах, сериалах и прочей схожей продукции. Немного сожалея, что времени смотреть кинопродукцию у меня почти нет, приступим.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/808521/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%A3%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B0%D0%B5%D0%BC_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D1%83_%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F"></span>Улучшаем технику серфинга с помощью компьютерного зрения<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Я катаюсь на Тенерифе и углубленно изучаю мир серфинга. Моя страсть к волнам привела меня к исследованию того, как технологии могут помочь нам стать лучше в серфинге. Именно поэтому я решил создать проект, использующий компьютерное зрение для анализа стоек серферов и помогающий улучшить нашу технику.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/806387/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_2024_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83_%D0%93%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F"></span>Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео. Этот процесс выходит за рамки простого наблюдения, обучая компьютеры принимать решения на основе увиденного.</p>
<p>Рынок компьютерного зрения сейчас переживает бурный рост с прогнозируемым увеличением с 22 миллиардов долларов в 2023 году до <a href="https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/worldwide#market-size" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">50 миллиардов <span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>к 2030 году при 21.4% совокупного годового прироста с 2024 по 2030 год.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/810207/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2"></span>Анализ новостей с помощью сегментации и кластеризации временных рядов<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В <strong>Отусе</strong> я прошла курс<a href="https://otus.pw/CABh/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right"> ML Advanced<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a> и открыла для себя интересные темы, связанные с анализом временных рядов, а именно, их сегментацию и кластеризацию. Я решила позаимствовать полученные знания для своей дипломной университетской работы по ивент-анализу социальных явлений и событий и описать часть этого исследования в данной статье.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/805801/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9F%D1%8F%D1%82%D1%8C_%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B8%D1%85_NLP_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D0%BD%D0%B0_Python"></span>Пять лучших NLP инструментов для работы с русским языком на Python<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В этой статье рассмотрим пять лучших библиотек Python, предназначенных специально для работы с русским языком в контексте NLP. От базовых задач, таких как токенизация и морфологический анализ, до сложных задач обработки и понимания естественного языка.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/808435/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D1%80%D1%83%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%85"></span>Основные алгоритмы многоруких бандитов в рекомендательных системах<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Рекомендательные системы становятся все более сложными и точными, а методы их реализации разнообразнее. Один из хороших подходов в этой области — это алгоритмы, основанные на проблеме многоруких бандитов. Эти алгоритмы позволяют анализировать предпочтения юзеров и адаптироваться к изменяющимся условиям.</p>
<p>Проблема многоруких бандитов представляет собой рамки принятия решений в условиях неопределенности. Основная задача состоит в том, чтобы выбрать <em>руку</em> или действие, которое предоставит наибольшую награду, при минимальных потерях в процессе исследования разных вариантов.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/815769/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B7%D0%B2%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B4%D1%86%D0%B5%D0%B1%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0"></span>Обнаружение аномальных звуков сердцебиения на основе записей сердечного ритма<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Сегодня рассмотрим задачу обнаружения аномалий тонов сердца, используя аудиозаписи звуков сердцебиения. Для этого будем использовать библиотеку librosa по работе с аудиофайлами, а также классические алгоритмы машинного обучения и методы глубокого обучения.</p>
<p>Возьмем датасет “Heartbeat Sound”, который содержит аудиофрагменты сердечных ритмов различной продолжительности от 1 до 30 секунд, как здоровых пациентов, так и имеющих аномальные звуки сердцебиения. Набор содержит 813 аудиофайл с записями, разбитыми по категориям: artefact, extrastole, murmur, normal и unlabel. Попробуем разобраться, что обозначают эти категории.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/808459/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9C%D0%B0%D1%81%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_Horovod_%D0%B8_Kubernetes"></span>Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p><strong>Horovod</strong> — это фреймворк для распределенного глубокого обучения, изначально разработанный в <em>Uber</em>. Он позволяет масштабировать обучение моделей на сотни и тысячи GPU, сокращая время тренировки с недель до часов. Horovod поддерживает такие фреймворки, как <em>TensorFlow</em>, <em>Keras</em>, <em>PyTorch</em> и <em>Apache</em> <em>MXNet</em>, и легко интегрируется с существующими кодовыми базами, требуя минимум изменений.</p>
<p>В статье как раз и пойдет речь о том, как масштабировать модельки с помощью Horovod и Kubernetes.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/817711/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_Uplift-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5"></span>Кратко про Uplift-моделирование<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p><strong>Uplift-моделирование</strong> — это метод оценки эффекта от воздействия, который использует алгоритмы ML для предсказания изменения вероятности интересуемого события под влиянием этого воздействия. Зачастую цель Uplift заключается в выявление тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью изменят своё поведение в желаемую сторону в ответ на предложение.</p>
<p>Uplift-модели считают разницу между вероятностями наступления события в обработанной и контрольной группах. С ними можно предсказать результат и определить, был ли он действительно вызван проведенной кампанией.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/811185/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D0%B0%D0%BA_%D0%BE%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%B8_%D1%83%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E_Statsmodels_%D0%B2_%D0%9F%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B5"></span>Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p><strong>Мультиколлинеарность</strong> возникает, когда в модели множественной регрессии одна из независимых переменных может быть линейно предсказана с помощью других независимых переменных с высокой степенью точности. Это явление приводит к тому, что расчетные коэффициенты регрессии становятся нестабильными и их значения могут сильно изменяться в зависимости от включения или исключения других переменных в модель.</p>
<p>Высокая мультиколлинеарность может привести к значительному изменению коэффициентов при незначительных изменениях в данных или спецификации модели. Это усложняет интерпретацию коэффициентов, поскольку они могут значительно изменяться от одного анализа к другому.</p>
<p>Когда переменные сильно коррелированы, стандартные ошибки оценок коэффициентов увеличиваются. Это ведет к увеличению <em>p</em>-значений, что может ошибочно привести к заключению о том, что переменные не имеют значимого влияния на зависимую переменную, хотя на самом деле это не так.</p>
<p>В статье рассмотрим как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/810453/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BC%D1%81%D1%8F_%D0%B2_ROC_%D0%B8_AUC"></span>Разбираемся в ROC и AUC<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В машинном обучение очень важны метрики оценки эффективности моделей. Среди таких метрик есть: кривые ROC и показатель AUC. Они позволяют оценивать бинарные классификаторы.</p>
<p><strong>Кривая ROC </strong>– это график, который иллюстрирует производительность классификационной модели при всех возможных порогах классификации. Ось X данного графика представляет собой FPR, т.е ложноположительную частоту, а ось Y — TRP, т.е истинноположительную частоту. TPR также известен как Recall, и определяется как доля правильно классифицированных положительных результатов относительно всех положительных результатов в данных</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/809147/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_Q-learning_%D0%B8_%D0%BA%D0%B0%D0%BA_%D0%BE%D0%BD_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%8F_%D0%B2_Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BA%D0%BE%D0%B2"></span>Кратко про алгоритм обучения Q-learning и как он реализуется в Python для новичков<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Q-learning — это алгоритм обучения с подкреплением, который позволяет агенту оптимизировать свою стратегию действий в динамичной среде, стремясь максимизировать сумму будущих наград. Агент исследует среду, принимая решения, основанные на предыдущем опыте, а не на предварительной модели мира.</p>
<p>В этой статье мы и рассмотрим этот алгоритм.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/803041/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D1%82%D1%87%D0%B0%D1%82%D1%8B%D0%B9_%D0%B8_%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA"></span>Решетчатый и случайный поиск<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Среди разнообразных подходов оптимизации, сегодня мы поговорим про методы решетчатого (grid search) и случайного (random search) поиска. Они были созданы для нахождения оптимальных решений в больших пространствах параметров.</p>
<p><strong>Решетчатый поиск</strong> — это метод, при котором пространство возможных параметров систематически исследуется путем оценки и сравнения результатов на равномерно распределенных точках. Его юзают, когда необходимо исследовать каждую комбинацию параметров, хотя он может быть ресурсоемким при большом количестве параметров.</p>
<p><strong>Случайный поиск </strong>в свою очередь предлагает раскапывать пространство параметров путем случайного выбора точек. Этот метод используют когда пространство параметров слишком велико для полного перебора, или когда только некоторые параметры оказывают значительное влияние на результат.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/781700/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%94%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5"></span>Дифференциальная приватность в машинном обучение<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Концепция дифференциальной приватности впервые появилась в начале 2000-х. Она позволяет проводить анализ данных, сохраняя информацию о личности индивидов неприкосновенной. В машинном обучение это означает возможность обучать модели, делающие общие выводы, не раскрывая информацию о конкретных индивидах в наборе данных.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/788332/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_minimax_%D0%B2_%D1%88%D0%B0%D1%85%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85"></span>Алгоритм minimax в шахматах<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Сейчас, когда вы слышите про ИИ в шахматах, наверняка первое, что приходит в голову – это AlphaZero, который «научился» играть в шахматы, превзойдя чемпионов мира, не имея никакого предварительного знания об игре. Но позвольте, это же только верхушка айсберга!</p>
<p>Не будем тратить время на объяснение того, как двигаются фигуры – это вы и так знаете. В сегодняшней статьи мы разберем алогоритм Minimax.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/785512/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8_%C2%ABStreamDiffusion_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B5%D1%80_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B8%D0%BC%D0%B5_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B8%C2%BB"></span>Обзор статьи «StreamDiffusion: конвейер для интерактивной генерации в режиме реального времени»<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>StreamDiffusion — это новый диффузионный конвейер для интерактивной генерации изображений в режиме реального времени, позволяющий добиться более высокой производительности для прямых трансляций и других подобных сценариев. Он заменяет традиционное последовательное шумоподавление (sequential denoising) на более быстрый пакетный процесс и вводит параллельную очередь ввода-вывода для более плавной работы.</p>
<p>В конвейере также используется новый метод Residual Classifier-Free Guidance (RCFG), позволяющий сократить количество этапов шумоподавления и повысить общую скорость работы. Кроме того, он включает стохастический фильтр сходства (Stochastic Similarity Filter) для повышения энергоэффективности. В целом StreamDiffusion может похвастаться 1,5-кратным ускорением обработки и 2,05-кратным увеличения скорости при использовании RCFG, достигая 91,07 кадров в секунду на графическом процессоре RTX4090. Кроме того, значительно снижается энергопотребление, что делает его более эффективным решением для генерации изображений в реальном времени.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787484/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%AD%D0%BC%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B8%D1%85"></span>Эмбеддинги для начинающих<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В широком смысле, эмбеддинг — это процесс преобразования каких-либо данных (чаще всего текста, но могут быть и изображения, звуки и т.д.) в набор чисел, векторы, которые машина может не только хранить, но и с которыми она может работать. Звучит очень интересно. Казалось бы, наша речь — это так просто, все связано и понятно. Но как это объяснить машине?</p>
<p>В этой статье мы рассмотрим, что такое эмбеддинги и какие они бывают.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787116/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81%D0%BE_%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC_%D0%B8_%D0%B4%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%B5%D0%B9_%D0%B2_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BA%D0%B0%D1%85_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F"></span>Методы работы со смещением и дисперсией в модельках машинного обучения<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В давние времена были вечные битвы с переобучением и недообучением в модельках машинного обучения. Вечная битва между смещением и дисперсией. Подходит ли модель к данным как идеальный ключик, или же она скорее еле пытается влезть туда…</p>
<p>Эта дилемма определяет, насколько хорошо модель будет работать на реальных данных.</p>
<p>Переобучение и недообучение – это Сцилла и Харибда в ML, между которыми нужно лавировать. С тех давних времен появилось множество методов для решения этой проблемы. Рассмотрим их кратко.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787626/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%A0%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D1%82%D1%80%D1%83%D0%B4%D0%B0_%D0%B8_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D1%8B_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D1%8B_%D0%B2_Data_Science_%D0%B2_2024_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83"></span>Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science в 2024 году<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>На связи команда курсов Data Science OTUS. В данной статье Product Manager Мария Кузьмина собрала аналитические выкладки c hh, бизнес-секреты от Tinkoff и комментарии профессионалов о том, что они думают о специфике рынка труда в Data Sciencе/ML, а также какой стек нужен для разных позиций. </p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/788646/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_%D0%B1%D0%B8%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BA%D0%B8_drake_%D0%B2_R"></span>Обзор библиотеки drake в R<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p><code>Drake</code> предлагает систематический подход к построению и управлению зависимостями в проектах, автоматизируя процесс обработки данных и анализа. С помощью <code>drake</code> можно отслеживать изменения в коде и данных, автоматически перезапуская только те части анализа, которые были изменены.</p>
<p>Создатель <code>drake</code>, Уилл Ландау, искал способ улучшить репродуктивность исследований в R, и так родилась библиотека <code>drake</code>. С тех пор она претерпела множество изменений и улучшений.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/794360/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="Julia_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0"></span>Julia в машинном обучение: база<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Julia зародилась в 2012 году, благодаря усилиям четырех энтузиастов-разработчиков: <em>Джефф Безансон, Стефан Карпински, Вирал Би Шах, и Алан Эдельман</em>. Они стремились создать язык, который сочетал бы легкость Python, скорость C, динамичность Ruby, лингвистическую чистоту Lisp и возможности математических систем вроде Matlab. Им удалось! Julia – это слияние простоты и мощи.</p>
<p>Благодаря JIT-компиляции, код Julia может выполняться с скоростью, сопоставимой с кодом, написанным на C или Fortran.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/789174/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BE%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_TinyML"></span>Краткий обзор TinyML<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>TinyML сам по себе означает внедрение ml в маломощные микроконтроллеры и встроенные системы. Это устройствам IoT выполнять задачи обработки данных и машинного обучения непосредственно на самом устройстве, минимизируя таким образом необходимость в постоянном подключении к интернету или внешним вычислительным ресурсам. Основная цель TinyML — сделать ии или простые модельки доступным для самых маленьких устройств.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/791040/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_Actor-Critic_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0"></span>Основы Actor-Critic алгоритма<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>Actor-Critic — это класс алгоритмов в RL, суть которого довольно проста на словах, он сочетает в себе такие политики как <em>policy-based</em> и оценки <em>value-based</em>. У нас есть два главных действующих лица: <em>Actor</em> и <em>Critic</em>. Actor отвечает за выбор действий, т.е формирование политики поведения, он принимает решения исходя из текущего состояния окружающей среды. Critic оценивает, насколько хорошо или плохо Actor справляется со своей задачей, предоставляя обратную связь через оценку действий Actor’a.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/799865/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%BE_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%83_RAPIDS_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%8B_%D1%81_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_GPU"></span>Кратко про экосистему RAPIDS для работы с данными на GPU<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>RAPIDS — это open source <s>библиотека </s>экосистема, состоящая из нескольких библиотек, разработанная <em>NVIDIA</em>, которая предоставляет набор инструментов для выполнения всего цикла обработки данных и аналитики на GPU. RAPIDS была создана с целью того, чтобы ускорить анализ данных и работу в ML, используя всю мощь GPU, и делает это, предоставляя в целом привычный интерфейс, похожий на тот, к которому привыкли в Pandas, Scikit-learn и т.д.</p>
<p>RAPIDS основан на CUDA, архитектуре параллельных вычислений от NVIDIA. Операции, которые когда-то занимали минуты или часы на CPU, теперь могут быть выполнены за секунды на GPU, благодаря параллелизму и высокой пропускной способности памяти GPU.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/802721/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D1%80%D0%B5_%D1%84%D1%8D%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%B7%D0%B8_%D0%BF%D0%BE_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BC"></span>Генерация коротких текстов в жанре фэнтези, по заданным параметрам<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В рамках выпускной работы на курсе «Natural Language Processing» я хотел попробовать расширить знания в сфере генерации текстов и использовании различных стратегий генерации. А так как мне еще нравится стилистика жанра фэнтези, то выбор пал на генерацию текстов этого жанра. При этом хотелось попробовать генерировать не только тексты выбранной стилистики но и по заданным параметрам, например имя главного героя, место действия и др.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/799955/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
<h2 class="wp-block-heading"><span class="ez-toc-section" id="ChatGPT_%D0%B8_%D0%BE%D1%82%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D1%8B_%D0%BD%D0%B0_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%83%D0%BB%D1%83%D1%87%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%BF%D1%8B%D1%82%D0%B0"></span>ChatGPT и отзывы на приложение: Анализ тональности для улучшения пользовательского опыта<span class="ez-toc-section-end"></span></h2>
<p>В этой статье я расскажу о том, как можно использовать возможности Natural Language Processing (NLP) для анализа отзывов, собранных из приложения AppStore. Я исследую, как каждый отзыв, содержащий дату, заголовок, текст и оценку пользователя, может быть преобразован в ценные данные для обучения модели анализа тональности. Эта модель будет способна классифицировать отзывы как положительные, негативные или нейтральные, предоставляя нам глубокое понимание эмоциональной окраски пользовательских мнений.</p>
<p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/802821/" target="_blank" rel="noopener nofollow external noreferrer" title="Читать далее" data-wpel-link="external" class="wpel-icon-right">Читать далее<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></p>
<figure class="wp-block-image size-large"><a href="https://otus.ru/events/near/?utm_source=oj&utm_medium=affilate&utm_campaign=otus&mxm=[[hash_metrika]]&relogin=True&token=[[token]]" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer"><img fetchpriority="high" decoding="async" width="1024" height="370" src="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-1024x370.png" alt="Машинное обучение: подборка статей на Хабр" class="wp-image-9694" srcset="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-1024x370.png 1024w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-300x108.png 300w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-150x54.png 150w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-768x278.png 768w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1-1536x555.png 1536w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/Habr_banner-1.png 1560w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px" /></a></figure>
</div><!-- .post-content -->
<div class="the-post-foot cf">
<div class="tag-share cf">
<div class="post-tags"><a href="https://otus.ru/journal/tag/mashinnoe-obuchenie/" rel="tag" data-wpel-link="internal">Машинное обучение</a><a href="https://otus.ru/journal/tag/podborka-statej/" rel="tag" data-wpel-link="internal">подборка статей</a></div>
<div class="post-share">
<div class="post-share-icons cf">
<span class="counters">
</span>
<a href="https://www.facebook.com/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F" class="link facebook wpel-icon-right" target="_blank" title="Share on Facebook" data-wpel-link="external" rel="nofollow external noopener noreferrer"><i class="fa fa-facebook"></i><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>
<a href="https://twitter.com/intent/tweet?url=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F&text=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%3A%20%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BA%D0%B0%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%A5%D0%B0%D0%B1%D1%80" class="link twitter wpel-icon-right" target="_blank" title="Share on Twitter" data-wpel-link="external" rel="nofollow external noopener noreferrer"><i class="fa fa-twitter"></i><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>
<a href="https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F" class="link linkedin wpel-icon-right" target="_blank" title="LinkedIn" data-wpel-link="external" rel="nofollow external noopener noreferrer"><i class="fa fa-linkedin"></i><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>
<a href="https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fmashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2%2F&media=https%3A%2F%2Fotus.ru%2Fjournal%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Foj-1080x720-kopiya-3.png&description=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%3A%20%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BA%D0%B0%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%A5%D0%B0%D0%B1%D1%80" class="link pinterest wpel-icon-right" target="_blank" title="Pinterest" data-wpel-link="external" rel="nofollow external noopener noreferrer"><i class="fa fa-pinterest-p"></i><span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="post-nav">
<div class="post previous cf">
<a href="https://otus.ru/journal/kak-uluchshit-svoi-soft-skills-rabotaya-udaljonno/" title="Prev Post" class="nav-icon" data-wpel-link="internal">
<i class="fa fa-angle-left"></i>
</a>
<span class="content">
<a href="https://otus.ru/journal/kak-uluchshit-svoi-soft-skills-rabotaya-udaljonno/" class="image-link" rel="previous" data-wpel-link="internal">
<img width="150" height="106" src="data:image/svg+xml,%3Csvg%20viewBox%3D%270%200%20150%20106%27%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%3E%3C%2Fsvg%3E" class="attachment-thumbnail size-thumbnail lazyload wp-post-image" alt="Как улучшить свои мягкие навыки, работая удалённо" decoding="async" data-srcset="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-150x106.png 150w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-300x212.png 300w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-1024x724.png 1024w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-768x543.png 768w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-1536x1086.png 1536w" data-src="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-2-150x106.png" data-sizes="(max-width: 150px) 100vw, 150px" title="Как улучшить свои мягкие навыки, работая удалённо" /> </a>
<div class="post-meta">
<span class="label">Prev Post</span>
<div class="post-meta post-meta-b">
<h2 class="post-title">
<a href="https://otus.ru/journal/kak-uluchshit-svoi-soft-skills-rabotaya-udaljonno/" data-wpel-link="internal">Как улучшить свои мягкие навыки, работая удалённо</a>
</h2>
<div class="below">
<a href="https://otus.ru/journal/kak-uluchshit-svoi-soft-skills-rabotaya-udaljonno/" class="meta-item date-link" data-wpel-link="internal"><time class="post-date" datetime="2024-04-03T14:09:39+00:00">3 апреля, 2024</time></a>
<span class="meta-sep"></span>
<span class="meta-item read-time">8 Mins Read</span>
</div>
</div> </div>
</span>
</div>
<div class="post next cf">
<a href="https://otus.ru/journal/6-voprosov-kotorymi-stoit-zadavatsya-k-seredine-karery/" title="Next Post" class="nav-icon" data-wpel-link="internal">
<i class="fa fa-angle-right"></i>
</a>
<span class="content">
<a href="https://otus.ru/journal/6-voprosov-kotorymi-stoit-zadavatsya-k-seredine-karery/" class="image-link" rel="next" data-wpel-link="internal">
<img width="150" height="106" src="data:image/svg+xml,%3Csvg%20viewBox%3D%270%200%20150%20106%27%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%3E%3C%2Fsvg%3E" class="attachment-thumbnail size-thumbnail lazyload wp-post-image" alt="6 вопросов, которыми стоит задаваться к середине карьеры" decoding="async" loading="lazy" data-srcset="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-150x106.png 150w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-300x212.png 300w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-1024x724.png 1024w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-768x543.png 768w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-1536x1086.png 1536w" data-src="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2024/04/oj-1080x720-kopiya-4-150x106.png" data-sizes="(max-width: 150px) 100vw, 150px" title="6 вопросов, которыми стоит задаваться к середине карьеры" /> </a>
<div class="post-meta">
<span class="label">Next Post</span>
<div class="post-meta post-meta-b">
<h2 class="post-title">
<a href="https://otus.ru/journal/6-voprosov-kotorymi-stoit-zadavatsya-k-seredine-karery/" data-wpel-link="internal">6 вопросов, которыми стоит задаваться к середине карьеры</a>
</h2>
<div class="below">
<a href="https://otus.ru/journal/6-voprosov-kotorymi-stoit-zadavatsya-k-seredine-karery/" class="meta-item date-link" data-wpel-link="internal"><time class="post-date" datetime="2024-04-05T14:17:24+00:00">5 апреля, 2024</time></a>
<span class="meta-sep"></span>
<span class="meta-item read-time">7 Mins Read</span>
</div>
</div> </div>
</span>
</div>
</div>
<section class="related-posts grid-3">
<h4 class="section-head"><span class="title">Читать ещё</span></h4>
<div class="ts-row posts cf">
<article class="post col-4">
<a href="https://otus.ru/journal/proekt-tg-autoposter-na-nest-js/" title="Проект «TG Autoposter на Nest.JS»" class="image-link" data-wpel-link="internal">
</a>
<div class="content">
<h3 class="post-title"><a href="https://otus.ru/journal/proekt-tg-autoposter-na-nest-js/" class="post-link" data-wpel-link="internal">Проект «TG Autoposter на Nest.JS»</a></h3>
<div class="post-meta">
<time class="post-date" datetime="2025-12-23T00:44:53+00:00">23 декабря, 2025</time>
</div>
</div>
</article >
<article class="post col-4">
<a href="https://otus.ru/journal/langtrainee-razrabotka-mvp-ai-platformy-dlya-personalizirovannogo-izucheniya-yazykov/" title="LangTrainee: разработка MVP AI-платформы для персонализированного изучения языков" class="image-link" data-wpel-link="internal">
</a>
<div class="content">
<h3 class="post-title"><a href="https://otus.ru/journal/langtrainee-razrabotka-mvp-ai-platformy-dlya-personalizirovannogo-izucheniya-yazykov/" class="post-link" data-wpel-link="internal">LangTrainee: разработка MVP AI-платформы для персонализированного изучения языков</a></h3>
<div class="post-meta">
<time class="post-date" datetime="2025-11-12T04:39:47+00:00">12 ноября, 2025</time>
</div>
</div>
</article >
<article class="post col-4">
<a href="https://otus.ru/journal/pochemu-my-ne-uhodim-iz-it-dazhe-kogda-hochetsya/" title="Почему мы не уходим из IT даже когда хочется" class="image-link" data-wpel-link="internal">
<img width="270" height="180" src="data:image/svg+xml,%3Csvg%20viewBox%3D%270%200%20270%20180%27%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%3E%3C%2Fsvg%3E" class="image lazyload wp-post-image" alt="Почему мы не уходим из IT даже когда хочется" title="Почему мы не уходим из IT даже когда хочется" decoding="async" loading="lazy" data-srcset="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2025/11/oj-1080x720-kopiya-1-270x180.jpg 270w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2025/11/oj-1080x720-kopiya-1-770x515.jpg 770w, https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2025/11/oj-1080x720-kopiya-1-370x245.jpg 370w" data-src="https://otus.ru/journal/wp-content/uploads/2025/11/oj-1080x720-kopiya-1-270x180.jpg" data-sizes="(max-width: 270px) 100vw, 270px" /> </a>
<div class="content">
<h3 class="post-title"><a href="https://otus.ru/journal/pochemu-my-ne-uhodim-iz-it-dazhe-kogda-hochetsya/" class="post-link" data-wpel-link="internal">Почему мы не уходим из IT даже когда хочется</a></h3>
<div class="post-meta">
<time class="post-date" datetime="2025-11-04T12:29:53+00:00">4 ноября, 2025</time>
</div>
</div>
</article >
</div>
</section>
</article> <!-- .the-post -->
</div>
<aside class="col-4 sidebar">
<div class="inner">
<ul>
<li id="search-2" class="widget widget_search"><h5 class="widget-title"><span>Поиск по блогу</span></h5>
<form method="get" class="search-form" action="https://otus.ru/journal/">
<label>
<span class="screen-reader-text">Search for:</span>
<input type="search" class="search-field" placeholder="Введите запрос и нажмите Enter" value="" name="s" title="Search for:" />
</label>
<button type="submit" class="search-submit"><i class="fa fa-search"></i></button>
</form>
</li>
<li id="tag_cloud-5" class="widget widget_tag_cloud"><h5 class="widget-title"><span>Метки</span></h5><div class="tagcloud"><a href="https://otus.ru/journal/tag/android-2/" class="tag-cloud-link tag-link-74 tag-link-position-1" style="font-size: 12.472222222222pt;" aria-label="Android (34 элемента)" data-wpel-link="internal">Android</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/c-3/" class="tag-cloud-link tag-link-91 tag-link-position-2" style="font-size: 10.916666666667pt;" aria-label="C (23 элемента)" data-wpel-link="internal">C</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/c-2/" class="tag-cloud-link tag-link-81 tag-link-position-3" style="font-size: 12.666666666667pt;" aria-label="C# (35 элементов)" data-wpel-link="internal">C#</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/c/" class="tag-cloud-link tag-link-20 tag-link-position-4" style="font-size: 12.472222222222pt;" aria-label="c++ (34 элемента)" data-wpel-link="internal">c++</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/computer-science/" class="tag-cloud-link tag-link-209 tag-link-position-5" style="font-size: 15.972222222222pt;" aria-label="computer science (78 элементов)" data-wpel-link="internal">computer science</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/css/" class="tag-cloud-link tag-link-288 tag-link-position-6" style="font-size: 8.6805555555556pt;" aria-label="CSS (13 элементов)" data-wpel-link="internal">CSS</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/data-science/" class="tag-cloud-link tag-link-151 tag-link-position-7" style="font-size: 8pt;" aria-label="Data Science (11 элементов)" data-wpel-link="internal">Data Science</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/devops/" class="tag-cloud-link tag-link-98 tag-link-position-8" style="font-size: 10.138888888889pt;" aria-label="devops (19 элементов)" data-wpel-link="internal">devops</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/docker/" class="tag-cloud-link tag-link-143 tag-link-position-9" style="font-size: 8.2916666666667pt;" aria-label="Docker (12 элементов)" data-wpel-link="internal">Docker</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/gamedev/" class="tag-cloud-link tag-link-25 tag-link-position-10" style="font-size: 11.694444444444pt;" aria-label="gamedev (28 элементов)" data-wpel-link="internal">gamedev</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/hr/" class="tag-cloud-link tag-link-103 tag-link-position-11" style="font-size: 8pt;" aria-label="hr (11 элементов)" data-wpel-link="internal">hr</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/html/" class="tag-cloud-link tag-link-217 tag-link-position-12" style="font-size: 11.208333333333pt;" aria-label="HTML (25 элементов)" data-wpel-link="internal">HTML</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/ios/" class="tag-cloud-link tag-link-101 tag-link-position-13" style="font-size: 8.9722222222222pt;" aria-label="iOS (14 элементов)" data-wpel-link="internal">iOS</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/it/" class="tag-cloud-link tag-link-50 tag-link-position-14" style="font-size: 10.527777777778pt;" aria-label="IT (21 элемент)" data-wpel-link="internal">IT</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/java/" class="tag-cloud-link tag-link-75 tag-link-position-15" style="font-size: 15.680555555556pt;" aria-label="Java (73 элемента)" data-wpel-link="internal">Java</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/javascript/" class="tag-cloud-link tag-link-83 tag-link-position-16" style="font-size: 14.319444444444pt;" aria-label="JavaScript (53 элемента)" data-wpel-link="internal">JavaScript</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/linux/" class="tag-cloud-link tag-link-141 tag-link-position-17" style="font-size: 11.888888888889pt;" aria-label="Linux (29 элементов)" data-wpel-link="internal">Linux</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/machine-learning/" class="tag-cloud-link tag-link-167 tag-link-position-18" style="font-size: 8.6805555555556pt;" aria-label="Machine Learning (13 элементов)" data-wpel-link="internal">Machine Learning</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/otus-book/" class="tag-cloud-link tag-link-261 tag-link-position-19" style="font-size: 9.9444444444444pt;" aria-label="otus book (18 элементов)" data-wpel-link="internal">otus book</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/php/" class="tag-cloud-link tag-link-45 tag-link-position-20" style="font-size: 10.527777777778pt;" aria-label="PHP (21 элемент)" data-wpel-link="internal">PHP</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/python/" class="tag-cloud-link tag-link-27 tag-link-position-21" style="font-size: 16.944444444444pt;" aria-label="Python (99 элементов)" data-wpel-link="internal">Python</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/qa/" class="tag-cloud-link tag-link-155 tag-link-position-22" style="font-size: 11.402777777778pt;" aria-label="qa (26 элементов)" data-wpel-link="internal">qa</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/sql/" class="tag-cloud-link tag-link-38 tag-link-position-23" style="font-size: 12.861111111111pt;" aria-label="SQL (37 элементов)" data-wpel-link="internal">SQL</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/team-lead/" class="tag-cloud-link tag-link-364 tag-link-position-24" style="font-size: 9.9444444444444pt;" aria-label="team lead (18 элементов)" data-wpel-link="internal">team lead</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/unity/" class="tag-cloud-link tag-link-24 tag-link-position-25" style="font-size: 8pt;" aria-label="unity (11 элементов)" data-wpel-link="internal">unity</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/algoritmy/" class="tag-cloud-link tag-link-30 tag-link-position-26" style="font-size: 9.9444444444444pt;" aria-label="Алгоритмы (18 элементов)" data-wpel-link="internal">Алгоритмы</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/bazy-dannyh/" class="tag-cloud-link tag-link-40 tag-link-position-27" style="font-size: 10.138888888889pt;" aria-label="Базы данных (19 элементов)" data-wpel-link="internal">Базы данных</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/matematika/" class="tag-cloud-link tag-link-44 tag-link-position-28" style="font-size: 10.916666666667pt;" aria-label="Математика (23 элемента)" data-wpel-link="internal">Математика</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/arhitektura-po/" class="tag-cloud-link tag-link-10 tag-link-position-29" style="font-size: 9.4583333333333pt;" aria-label="архитектура ПО (16 элементов)" data-wpel-link="internal">архитектура ПО</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/bazy-dannyh-2/" class="tag-cloud-link tag-link-251 tag-link-position-30" style="font-size: 10.138888888889pt;" aria-label="базы данных (19 элементов)" data-wpel-link="internal">базы данных</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/vebinar/" class="tag-cloud-link tag-link-201 tag-link-position-31" style="font-size: 13.930555555556pt;" aria-label="вебинар (48 элементов)" data-wpel-link="internal">вебинар</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/dajdzhest/" class="tag-cloud-link tag-link-308 tag-link-position-32" style="font-size: 10.722222222222pt;" aria-label="дайджест (22 элемента)" data-wpel-link="internal">дайджест</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/zapis-vebinara/" class="tag-cloud-link tag-link-226 tag-link-position-33" style="font-size: 14.902777777778pt;" aria-label="запись вебинара (61 элемент)" data-wpel-link="internal">запись вебинара</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/zapis-uroka/" class="tag-cloud-link tag-link-272 tag-link-position-34" style="font-size: 16.069444444444pt;" aria-label="запись урока (80 элементов)" data-wpel-link="internal">запись урока</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/informacionnaya-bezopasnost/" class="tag-cloud-link tag-link-232 tag-link-position-35" style="font-size: 10.138888888889pt;" aria-label="информационная безопасность (19 элементов)" data-wpel-link="internal">информационная безопасность</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/karera-v-it/" class="tag-cloud-link tag-link-292 tag-link-position-36" style="font-size: 9.9444444444444pt;" aria-label="карьера в IT (18 элементов)" data-wpel-link="internal">карьера в IT</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/podborka/" class="tag-cloud-link tag-link-7 tag-link-position-37" style="font-size: 12.666666666667pt;" aria-label="подборка (35 элементов)" data-wpel-link="internal">подборка</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/podborka-statej/" class="tag-cloud-link tag-link-219 tag-link-position-38" style="font-size: 15.777777777778pt;" aria-label="подборка статей (75 элементов)" data-wpel-link="internal">подборка статей</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/programmirovanie/" class="tag-cloud-link tag-link-65 tag-link-position-39" style="font-size: 22pt;" aria-label="программирование (332 элемента)" data-wpel-link="internal">программирование</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/proekt/" class="tag-cloud-link tag-link-321 tag-link-position-40" style="font-size: 11.888888888889pt;" aria-label="проект (29 элементов)" data-wpel-link="internal">проект</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/proektnaya-rabota/" class="tag-cloud-link tag-link-310 tag-link-position-41" style="font-size: 11.597222222222pt;" aria-label="проектная работа (27 элементов)" data-wpel-link="internal">проектная работа</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/seti/" class="tag-cloud-link tag-link-181 tag-link-position-42" style="font-size: 12.958333333333pt;" aria-label="сети (38 элементов)" data-wpel-link="internal">сети</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/testirovanie/" class="tag-cloud-link tag-link-69 tag-link-position-43" style="font-size: 13.930555555556pt;" aria-label="тестирование (48 элементов)" data-wpel-link="internal">тестирование</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/upravlenie-komandoj/" class="tag-cloud-link tag-link-63 tag-link-position-44" style="font-size: 11.694444444444pt;" aria-label="управление командой (28 элементов)" data-wpel-link="internal">управление командой</a>
<a href="https://otus.ru/journal/tag/habr-2/" class="tag-cloud-link tag-link-203 tag-link-position-45" style="font-size: 13.930555555556pt;" aria-label="хабр (48 элементов)" data-wpel-link="internal">хабр</a></div>
</li>
</ul>
</div>
</aside>
</div> <!-- .ts-row -->
</div> <!-- .main -->
<footer class="main-footer dark bold">
<section class="lower-footer cf">
<div class="wrap">
<div class="links">
<div class="menu-menju-navykov-container"><ul id="menu-menju-navykov-1" class="menu"><li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10413"><a href="https://otus.ru/categories/programming/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Программирование<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10414"><a href="https://otus.ru/categories/architecture/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Архитектура<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10415"><a href="https://otus.ru/categories/operations/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Инфраструктура<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10416"><a href="https://otus.ru/categories/information-security-courses/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Безопасность<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10417"><a href="https://otus.ru/categories/data-science/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Data Science<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10418"><a href="https://otus.ru/categories/gamedev/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">GameDev<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10419"><a href="https://otus.ru/categories/marketing-business/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Управление<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10420"><a href="https://otus.ru/categories/analytics/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Аналитика и анализ<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
<li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-10421"><a href="https://otus.ru/categories/testing/" data-wpel-link="external" target="_blank" rel="nofollow external noopener noreferrer" class="wpel-icon-right">Тестирование<span class="wpel-icon wpel-image wpel-icon-6"></span></a></li>
</ul></div> </div>
<p class="copyright"> © 2015-2026 OTUS </p>
<div class="to-top">
<a href="#" class="back-to-top"><i class="fa fa-angle-up"></i> Top</a>
</div>
</div>
</section>
</footer>
</div> <!-- .main-wrap -->
<div class="mobile-menu-container off-canvas" id="mobile-menu">
<a href="#" class="close"><i class="fa fa-times"></i></a>
<div class="logo">
</div>
<ul class="mobile-menu"></ul>
</div>
<div class="search-modal-wrap">
<div class="search-modal-box" role="dialog" aria-modal="true">
<form method="get" class="search-form" action="https://otus.ru/journal/">
<input type="search" class="search-field" name="s" placeholder="Search..." value="" required />
<button type="submit" class="search-submit visuallyhidden">Submit</button>
<p class="message">
Type above and press <em>Enter</em> to search. Press <em>Esc</em> to cancel. </p>
</form>
</div>
</div>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/clearfy/components/comments-plus/assets/js/url-span.js" id="wbcr-comments-plus-url-span-js"></script>
<script type="text/javascript" id="ez-toc-scroll-scriptjs-js-extra">
/* <![CDATA[ */
var eztoc_smooth_local = {"scroll_offset":"30"};
/* ]]> */
</script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/easy-table-of-contents/assets/js/smooth_scroll.min.js" id="ez-toc-scroll-scriptjs-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/easy-table-of-contents/vendor/js-cookie/js.cookie.min.js" id="ez-toc-js-cookie-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/easy-table-of-contents/vendor/sticky-kit/jquery.sticky-kit.min.js" id="ez-toc-jquery-sticky-kit-js"></script>
<script type="text/javascript" id="ez-toc-js-js-extra">
/* <![CDATA[ */
var ezTOC = {"smooth_scroll":"1","visibility_hide_by_default":"","scroll_offset":"30","fallbackIcon":"<span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span>"};
/* ]]> */
</script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/plugins/easy-table-of-contents/assets/js/front.min.js" id="ez-toc-js-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/custom-script.js" id="custom-script-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/magnific-popup.js" id="magnific-popup-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/jquery.fitvids.js" id="jquery-fitvids-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-includes/js/imagesloaded.min.js" id="imagesloaded-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/object-fit-images.js" id="object-fit-images-js"></script>
<script type="text/javascript" id="contentberg-theme-js-extra">
/* <![CDATA[ */
var Bunyad = {"custom_ajax_url":"\/journal\/mashinnoe-obuchenie-podborka-statej-na-habr-2\/"};
/* ]]> */
</script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/theme.js" id="contentberg-theme-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/theia-sticky-sidebar.js" id="theia-sticky-sidebar-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/jquery.slick.js" id="jquery-slick-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-content/themes/contentberg/js/jarallax.js" id="jarallax-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-includes/js/masonry.min.js" id="masonry-js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://otus.ru/journal/wp-includes/js/jquery/jquery.masonry.min.js" id="jquery-masonry-js"></script>
</body>
</html>
<!-- Cache served by breeze CACHE - Last modified: Tue, 10 Mar 2026 19:45:10 GMT -->