Борьба с дисбалансом классов. Oversampling
ВведениеПривет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье
Борьба с дисбалансом классов. Undersampling
Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье
Лучшие фреймворки для машинного обучения в 2025 году
Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.
Почему простой парсер не всегда решает задачу: мой опыт интеграции спортивных API
КонтекстВ рамках собственной системы спортивной аналитики я хотел получить real-time доступ к данным о движении коэффициентов — в частности, с платформы pickingodds.com. У сервиса интересная фича — визуализация графика изменения линии по каждому событию. Это потенциально полезный источник вторичных сигналов (например, для обнаружения аномалий, связанных с резкой коррекцией маркет-мейкеров).
В погоне за неизведанным: как ML-модель вредоносы искать училась
Всем привет! С вами Ксения Наумова. В Positive Technologies я исследую вредоносный сетевой трафик и совершенствую инструменты его анализа в экспертном центре безопасности (PT Expert Security Center
Прогнозируем движение беспилотного автомобиля (или как я вышел в тройку лидеров на Yandex Cup 2024)
*фотографии чемпионата взяты из телеграм-канала чемпионатаХабр, привет! Меня зовут Николай Назаров, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Недавно завершился чемпионат по программированию Yandex Cup ML Challenge 2024
