Какие задачи бизнеса решаются с помощью ИИ в крупном ритейле и как технологии помогают улучшать процессы и показатели.
Подроб нее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
Насколько глубоко нужно погружаться в машинное обучение, чтобы собрать рабочий RAG-сервис.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Как ИИ помогает переводить цифры на язык бизнеса.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Какие ограничения есть у open source-решений MCP и с какими сложностями сталкиваются команды при внедрении в продакшене.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие параметры учитывать при выборе judge-модели и почему язык обучения напрямую влияет на качество оценки.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Примеры, где связка “аналитик + ИИ” даёт максимальный эффект.
Подробнее: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Какие есть варианты запуска моделей: облако, локальные решения или гибридные подходы — и как выбрать подходящий под задачу.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Какой навык помогает быть востребованным и в быстрорастущих командах, и в крупных компаниях. Разбираем, что действительно ценят работодатели.
Найти выгодное комбо курсов: https://to.karpov.courses/FjvkLg
В каких задачах RAG показывает наибольшую пользу и окупает внедрение. Практические сценарии.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Какие навыки и знания действительно оценивают на интервью в ML: от базовых алгоритмов до понимания бизнес-задач.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Чем LLM отличаются от привычных ИИ-инструментов и почему это меняет подход к аналитике? Разбираем в видео.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Как строится путь в ML в крупной компании: от первых навыков до работы с реальными задачами. Разбираем, какие шаги помогают попасть в индустрию.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Почему RAG-бот не всесилен и в каких случаях он даёт слабые или некорректные ответы. Разбираем типичные ошибки в ожиданиях.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Какие ошибки в резюме сразу снижают шансы попасть на собеседование в ML. Разбираем типичные слабые места кандидатов.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Что нужно, чтобы собрать первого RAG-бота: без лишней сложности и перегруженной архитектуры.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Разбираем, почему ИИ может звучать убедительно, но ошибаться в сути.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Почему “сырой текст” ухудшает ответы модели и как правильно готовить данные перед загрузкой.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
ИИ как инструмент поиска гипотез и интерпретации данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
С какими ограничениями сталкиваются команды при работе с внешними LLM-провайдерами: стоимость, стабильность, доступ к данным и ограничения инфраструктуры.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Можно ли общаться с данными через текст и получать ответы без SQL? Разбираем, как это работает на практике.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw