Кажется, немного преувеличено...

Градиентный бустинг уже много лет остается одним из самых результативных алгоритмов машинного обучения.

Именно он помог выиграть тысячи соревнований по анализу данных и до сих пор используется для решения реальных бизнес-задач.

📆 1 июля в 18:00 МСК приглашаем вас на открытый урок в преддверии старта курса «Машинное обучение. Специализация».

На занятии разберём:
• устройство градиентного бустинга;
• поймём, почему этот подход стал одним из стандартов индустрии;
• рассмотрим современные библиотеки, которые позволяют решать задачи машинного обучения на практике.

Урок подойдёт тем, кто только начинает путь в Data Science, хочет разобраться в ключевых алгоритмах машинного обучения, понять, как применять их для построения точных моделей.

👉 Зарегистрируйтесь и познакомьтесь с одним из самых востребованных инструментов современного машинного обучения: https://vk.cc/cZ0Brd

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Больше никаких ожиданий: зеркало PyPI на GitVerse! ⚡️

Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.

Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!

Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!

Если вы ищете удалённую работу, то лучше это делать на talanto.work.

Удалённая вакансия не всегда означает, что работать можно из любой страны.

Одна компания нанимает только из России. Другая только из Европы. Третья готова рассматривать кандидатов со всего мира.

На talanto.work можно отдельно выбрать регион удалёнки, локацию компании, зарплату, грейд и стек.

Так ты сразу увидишь вакансии из нужного региона и куда действительно можешь устроиться.

Не трать время на поиск работы не из твоего гео.

К чему все эти сложности, когда есть Python

Python выделился...

Один из мифов вокруг ИИ-кодинга: если подобрать нужный промпт — модель сама напишет качественный код

На деле это проверяется за минуту. Два разработчика с одной и той же просьбой «собери сервис для регистрации пользователей» получат разные результаты. У одного выйдет чистый Litestar с типизацией и тестами. У второго — заготовка, которая ляжет при первой же доработке.

Дело не в тексте запроса.

Модель не видит ваш проект. Она не знает, какие соглашения приняты, какие библиотеки уже подключены, какой уровень покрытия тестами считается нормальным. Пока этой информации у нее нет — она отвечает по своему усредненному представлению, а не по вашему.

Поэтому вокруг модели нужно достроить то же самое, что и у обычного разработчика: набор правил, шаблоны, инструменты проверки, критерии приемки.

Именно это и делает Алексей Жиряков на воркшопе karpovꓸcourses «AI-first разработка на Python». За 4 часа собирает готовую агентную среду поверх живого проекта на Litestar и PostgreSQL — от настройки правил до автоматического ревью и подсчета вклада ИИ в цифрах.

Алексей покажет, как настроить правила проекта под задачу агента, как через OpenRouter поднять связку моделей «дешевая пишет — дорогая проверяет», которая помогает снижать стоимость генерации, как научить агента проверять код по чек-листу вашей архитектуры и как измерить вклад ИИ по коммитам.

С воркшопа забираете шаблон AI-first проекта, готовый к продакшену, набор правил и чек-листов, настроенную схему выбора модели под задачу и запись эфира в LMS. Тем, кто пишет на FastAPI, тоже подходит — это отдельно прописано в разделе с вопросами.

Соберите агентную среду, которая пишет код по правилам вашего проекта: https://clc.to/erid_2W5zFHxHWTT
С промокодом aikarpov20 — скидка 20%

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHxHWTT