What Is Balanced And Imbalanced Dataset How to handle imbalanced datasets in ML DM by Mahesh Huddar

SMOT | Как работать с несбалансированными наборами данных | Метод синтетической перевыборки меньш...

Краткое объяснение больших языковых моделей

Cost-Sensitive Learning (CSL) - Machine Learning with Imbalanced Data

How Large Language Models (LLMs) Work

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Основы машинного обучения: Кросс-валидация.

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Моделирование Монте-Карло

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Перекрёстная проверка по K-свертке, стратифицированная K-свертка, перекрёстная проверка с исключе...

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Микрофронтенды - это базовый минимум

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Разделение непрерывного атрибута с использованием индекса Джини в машинном обучении на основе дер...

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Методы обучения ансамблю, бэггинг голосования, повышение эффективности случайного леса, стекирова...

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5