Data Science & ML

Нещодавні статті про Data Science & ML

DATA
7 статей

Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Science & ML

Архітектура конвеєра RAG retrieval-augmented generation з векторною базою та LLM
DATA

RAG та LLM у 2026: Retrieval-Augmented Generation для співбесід з data science

Retrieval-Augmented Generation (RAG) пояснений для співбесід з data science у 2026 році. Векторні бази, стратегії chunking, моделі векторизації, agentic RAG, Graph RAG та архітектура конвеєра, готового до продакшну.

Hugging Face Transformers NLP fine-tuning posibnyk 2026
DATA

Hugging Face Transformers u 2026: NLP, Fine-Tuning ta pytannia na spivbesidi

Posibnyk z Hugging Face Transformers v5 — arkhitektura API, fine-tuning z LoRA, NLP pipeline ta naiposhyrenishi pytannia na spivbesidakh z data science u 2026 rotsi.

Feature Engineering для Machine Learning: техніки кодування, масштабування та відбору ознак у 2026 році
DATA

Feature Engineering для Machine Learning: техніки та питання на співбесідах 2026

Повний огляд технік feature engineering для машинного навчання: кодування категорій, масштабування ознак, відбір фіч, побудова pipeline та питання для співбесід у 2026 році.

Порiвняння фреймворкiв глибокого навчання PyTorch та TensorFlow у 2026 роцi
DATA

PyTorch vs TensorFlow у 2026: який фреймворк глибокого навчання обрати

Детальне порiвняння PyTorch та TensorFlow у 2026 роцi: архiтектура компiляцiї, продуктивнiсть, розгортання, екосистема та питання для технiчних спiвбесiд з deep learning.

Python для Data Science: приклади коду NumPy, Pandas та Scikit-Learn 2026
DATA

Python для Data Science: NumPy, Pandas та Scikit-Learn у 2026

Практичний посібник з NumPy 2.1, Pandas 2.2 та Scikit-Learn 1.6 у Python 3.12. Від очищення даних та feature engineering до побудови продуктивного ML-конвеєра з повними прикладами коду.

Алгоритми машинного навчання: повний посібник для технічних співбесід
DATA

Алгоритми машинного навчання: повний посібник для технічних співбесід

Опануйте ключові алгоритми машинного навчання, які перевіряють на технічних співбесідах 2026 року. Навчання з учителем і без учителя, ансамблеві методи, метрики оцінки та регуляризація з реалізацією на Python.