Главная / Data&ScienceData&Science Текущее состояние Не записан Цена Бесплатный Начать Войти чтобы записаться Курс Content 080. Kaggle подходы для CV в проде: внедрить нельзя выпилить – Арсений Кравченко vs Артур Кузин 081. Применение машинного обучения в страховании – Фрэнк Шихалиев 082. Deep learning в рекомендательных системах – Андрей Зимовнов 083. Практический RL: кнуты и пряники – Сергей Колесников 089. Мастер класс Решение задач классификации при помощи CatBoost – Никита Дмитриев 090. Yargy парсер. Извлечение структурированной информации из текстов на русском языке 091. Цифровизация права: большие данные в работе юристов – Александр Сарапин 092. Как Право ru верно предсказывает исход судебного дела в 82% случаев Александр Сарапин 093. Опыт Thomson Reuters основные кейсы и успешные запуски – Илона Головкина 094. Как технологии ИИ помогают работать с юридическими документами – Егор Будников 095 Зачем гуманитарию анализ данных – Даниил Скоринкин 097 Какие бывают музейные данные и зачем их анализировать – Владимир Определенов 096. Digital Humanities Between Research and Infrastructure — Frank Fischer 098 Истории о Data Science в истории – Динара Гагарина 100 Data Science в социальных науках – Даниил Александров 101. Чем может и чем не может наука о данных помочь науке о литературе — Борис Орехов 102 Как научить нейросеть генерировать стихи — Илья Гусев 099 Наука о данных в анализе современной культуры – Лев Манович 103 Как статистика и нейросети помогают лучше понять поэзию средневекового Китая – Мариана Зорькина 069. Три истории про машинное обучение в офлайн ритейле – Валерий Бабушкин
