Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🔥 TorchCode — LeetCode для PyTorch TorchCode — интерактивная среда (в Jupyter), где ты решаешь задачи по PyTorch, как на алгоритмических платформах. 40+ задач — от базовых до продвинутых 🔗 Ссылка

ℹ️ Квантование: От FP32 к INT4 Квантование — это процесс перевода весов модели из высокоточных форматов (32-бит) в низкоточные (8, 4 или даже 2 бита). Для видеогенерации это критично, так как объем в

🧬 Awesome Open Source AI 2026: ультимативный стек разработчика Этот список представляет собой обзор наиболее значимых open-source проектов в сфере ИИ на 2026 год. Он разбит на ключевые категории,

🧠 RAG Architectures для AI-инженеров Подборка по Retrieval-Augmented Generation: • архитектуры, ключевые паттерны и практические подходы. • популярные схемы RAG-систем • частые вопросы на собеседов

Полный разбор архитектуры трансформеров с интуитивно понятными визуализациями. 🔗 Ссылка на блог Библиотека дата-сайентиста #буст

👀 Модели растут быстрее, чем наше железо В новом интерактивном блоге автор разбирает квантование «с нуля»: от базовой математики до запуска тяжелых моделей на обычном ноутбуке. 🔗 Ссылка на блог �

➡️ AI Crash Course: от нуля до фронтира за 14 дней Курс ориентирован на билдеров — людей, которые хотят создавать продукты. Основной фокус не на «как обучить модель с нуля», а на «как использовать ар

🔥 Шпаргалка: команды Claude Библиотека дата-сайентиста #буст

⚙️ Разбираем ML по шагам Сборник Jupyter Notebook’ов, где алгоритмы машинного обучения выводятся математически с самых основ и реализуются на практике. • обучение алгоритмов — в реальном времени • э

📊 Гид по визуализации данных Разбираем 13 основных инструментов: 📈 Тренды и распределение — Line Chart (Линейный график): Идеален для отслеживания динамики во времени (например, курсы акций). — Hi