Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека / Education / Telegram Index

Open in telegram

☆☆☆☆☆

⚑ Report channel

17,328 @machinelearning_books

Description

админ - @workakkk

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python книги📚

@datascienceiot - ml книги📚

№ 4957480170

Tags

Data Science Machine Learning

We recommend to visit

МЕХАНИК

374.605 @imehanik

Техника любит разум и умелые руки.
Предложить новость: @imehanik_bot

Сотрудничество и реклама: @Mihail_Stroev @iamehanik_bot

Механик в ВК: https://vk.com/iamehanik

https://knd.gov.ru/license?id=676e635e40af125d6a93c445&registryType=bloggersPermission

Last updated hace 3 semanas, 2 días

Мое Образование

337.596 @moe_obrazovanie

Лекции, вебинары, курсы от настоящих экспертов. От архитектуры и культуры до программирования, SMM, маркетинга и финансовой грамотности.

Реклама: @Feel_focus

Last updated hace 1 mes, 3 semanas

Physics.Math.Code

133.477 @physics_lib

VK: vk.com/physics_math
Чат инженеров: @math_code
Учебные фильмы: @maths_lib
Репетитор IT mentor: @mentor_it
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode

Обратная связь: @physicist_i

Last updated hace 3 semanas, 5 días

3 weeks, 3 days ago

Thoughtful Machine Learning with Python

📚 book

@machinelearning_books

1,100 #

3 weeks, 4 days ago

["Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура"](http://t.me/postypashki_old), …

"Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура", - лучше гайд в мире образования и карьеры.
Канал ведут преподаватели Яндекса, ВШЭ и ШАД.

Внутри:
🔺Слив вопросов с собеса в Яндекс
🔺Как бесплатно вкатиться в айти
🔺Подборка топовых магистратур по Data Science

...и еще море полезнейшего контента. Я жалею, что не нашел этот канал раньше.

Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: ⬇️
@postypashki_old

1,500 #

4 weeks ago

***📖*** [Эта](https://arxiv.org/pdf/2412.15210) статья посвящена задаче токенизации, …

📖 Эта статья посвящена задаче токенизации, которая в данном контексте рассматривается как задача сжатия набора данных до определенного числа символов!

🌟 Исследователи доказали NP-полноту двух вариантов токенизации: первый — это прямая токенизация, при которой создается словарь для представления данных, второй — токенизация снизу вверх, где используется последовательность операций объединения элементов. Оба этих метода могут быть использованы для сжатия данных и определения минимального количества символов для представления данных в сокращенной форме.

🔗 Читать: клик

@machinelearning_books

2,200 #

1 month ago