На что способны алгоритмы машинного обучения, мы уже выяснили , что им не под силу – в общих чертах разобрались. В этой статье журналист Теплицы Юлия Каленкова расскажет об инструментах работы с этими алгоритмами. Для машинного обучения действует очевидное правило: сложнее данные – сложнее алгоритм. Простые данные – текст, таблицы, цифры – обладают понятными признаками. Для работы с ними используется классическое обучение – с учителем (Supervised) и без (Unsupervised Learning).

Будни сотрудника некоммерческой организации – это письма, встречи, задачи. Как только заканчивается один проект, начинается что-то новое. Можно ли не утонуть в потоке дел и как справиться с авралом, если его не удается избежать, Теплице рассказали представители НКО и социальные предприниматели. Не держите информацию в голове Если информацию не записывать, очень быстро вы забудете о какой-нибудь задаче или важном деле.