Finally, Deep Learning for Tabular Data: The TabPFN Transformer

771: Gradient Boosting: XGBoost, LightGBM and CatBoost — with Kirill Eremenko

Дарио Амодеи — «Мы близки к концу экспоненты»

863: TabPFN: Deep Learning for Tabular Data (That Actually Works!) — with Prof. Frank Hutter

TabPFN: Глубокое обучение для табличных данных уже здесь! (объяснение профессора Фрэнка Хаттера)

Градиентное усиление: серебряная пуля науки о данных

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

No Priors Ep. 128 | With Andrew Ng, Managing General Partner at AI Fund

LightGBM 101: Faster Gradient Boosting for Large-Scale ML

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

681: XGBoost: The Ultimate Classifier — with Matt Harrison

Building Production RAG Over Complex Documents

Свойства Python против методов: контракт, о заключении которого вы даже не подозревали.

Вы не готовы к следующему этапу анализа данных.

Промты уже прошлое. 4 шага как обучиться работе с нейросетями за 7 дней

When to Use XGBoost

Как создаются степени магистра права?

Как обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения? Полный процесс за 15 минут.

Обучение табличных моделей с помощью TabTransformer и Amazon SageMaker

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Что такое ИИ-АГЕНТЫ и как они работают?