Andrew Ng
23 статей
1ч 18м🔍 Эндрю Ын: «PCA — это не панацея для машинного обучения»
20 мин🛡 Эндрю Ын и Мириам Фогель: Как выстроить доверие к ИИ через управление, а не запреты
28 мин🤖 Дэвид Пак о будущем финтеха: «Агентный ИИ сокращает ручную проверку документов на 70%»
1ч 49м🧱 Beyond LLM: Стэндфордский гайд по созданию агентных систем в 2025 году
26 мин🛠 Эндрю Ын: «Агентный ИИ — главная возможность для разработчиков»
7 мин🧮 Как Патрик из AssemblyAI рекомендует учить Machine Learning
10 мин🎯 Эндрю Ныш о ловушках HLP: «Математическое доказательство превосходства модели редко убеждает бизнес»
14 мин🧭 Эндрю Ын о технической осуществимости ML-проектов: как понять, что идею можно реализовать
10 мин🎯 Эндрю Ын: «Ваша задача — решать проблему бизнеса, а не просто показывать точность на тестах»
14 мин📉 Эндрю Ын: «Первый деплой модели — это лишь середина пути»
11 мин🛠 От Shadow Mode до полной автоматизации: как правильно внедрять ML-модели
33 мин📈 Эндрю Ын: «ИИ сегодня — это эра хороших данных, а не только больших»
40 мин⚡ От хайпа к продуктивности: Эндрю Ын и Лоуренс Морони о будущем TensorFlow
16 минBleu Score: Как измерить точность машинного перевода?
10 минЭндрю Ын: «Как работают свертки по трехмерным объемам»
11 мин🩺 Эндрю Ын: «Точное определение человеческого уровня критично для успеха ML-проекта»
10 мин🐱 Эндрю Ын: «Не перемешивайте данные из разных источников в одну кучу»
10 мин💎 Сквозное обучение нейросетей: когда данные побеждают человеческий опыт
11 мин🎯 Эндрю Ын: «Если метрика не работает, смените её»
10 мин🐾 Как приоритизировать задачи в ML: метод «потолка» от Эндрю Ына
11 мин🔄 Эндрю Ын: «Сквозное обучение — это не панацея, всё решают данные»
10 мин👁 Эндрю Ын: «Термин „глубокое обучение“ — это во многом удачный брендинг»
11 мин📝 Эндрю Ын: «Лист бумаги — лучший инструмент отладки размерностей нейросетей»