9.3 Precision, Recall, F1 score [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

9.4 Addressing Class Imbalance [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

15.2 DBSCAN [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

8.9. Precision, Recall, F1 Score - Python Implementation | Model Evaluation in Machine Learning

14.3 K-Means: Choosing K [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

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

Evals 101 — Doug Guthrie, Braintrust

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

16.2 Text Preprocessing [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Mastering Hyperparameter Tuning with Optuna: Boost Your Machine Learning Models!

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

14.1 Clustering Motivation [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Introduction to Self-Attention [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

StatQuest: Logistic Regression

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

11.2 Intro to Gradient Boosted Tree Models [Applied Machine Learning || Varada Kolhatkar || UBC]

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

Музыка для глубокого фокуса | Глубокий чилл | Поток и продуктивность