Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Подписчики: 359,158
Тип: channel
Язык: ru
This group focuses on machine learning and encourages members to ask questions to the admin (@haarrp). It also promotes two channels: one for Python developers and another dedicated to AI, machine learning, and big data, offering a wealth of useful information.
The group "Learn Machine Learning" is a community of enthusiasts focused on supporting one another with questions and challenges related to Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence.
Группа специализации «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera. Обязательно прочитайте FAQ по ссылке. В чате запрещены оскорбления, мат, реклама, спам и обсуждение политики. Организационные вопросы можно задавать @Julia_Rom
🔍 Добро пожаловать на наш канал, посвящённый машинному обучению и искусственному интеллекту! Здесь вы найдёте тесты по машинному обучению, советы и материалы по AI, а также бесплатные книги по IT. Присоединяйтесь к нам для изучения
Join us for an insightful chat on the transformative role of machine learning in business and finance! 📊✨ Led by Sasan Barak, Assistant Professor at the University of Southampton and CEO of deepfinancecapital.org, we'll explore innovative applications that are reshaping industries. Don't miss out—connect with us
🌟 Добро пожаловать на наш канал о машинном обучении и программировании! 🌟 Мы делимся своим опытом и полезной информацией по самым актуальным темам: Машинное обучение (ML), Большие данные (Big Data) и Глубокое обучение (
🎨 Добро пожаловать на наш канал о Генеративном ИИ! Здесь вы найдете анонсы интересных библиотек и принтов в сферах AI, ML и CV. Мы собрали все для профессионалов в Data Science, Generative AI, LLM, LangChain и
🔍 Добро пожаловать на наш канал, где мы погружаемся в увлекательный мир больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения! 🚀 Здесь вы найдете простые объяснения сложных концепций, таких как нейронные сети и прогнозная аналитика.