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
Показываем, как ИИ помогает автоматизировать рутинные отчётные задачи.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Что происходит после обучения модели и как она начинает применяться в реальных задачах — разбираем, что такое инференс и как он работает на практике.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Почему валидация — обязательный этап и как её правильно проводить.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Типовые ошибки при работе с ИИ и как их избежать.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Современные подходы к ML всё чаще становятся темой интервью. Получите материал «10 вопросов-ответов, которые задают в Топ-5 компаний». https://to.karpov.courses/Hzju2A
Как меняются требования к специалистам и какие навыки становятся критичными для работы с машинным обучением в 2026 году.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как увеличивать объёмы данных без потери качества и не ломать модель на этапе роста.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Чем отличается краудсорсинг как услуга от классических подходов к разметке данных и когда он действительно эффективнее.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Как привлекать внешних исполнителей для разметки данных и при этом сохранять контроль над качеством.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Всегда ли для задачи нужна полноценная модель машинного обучения? Разбираем случаи, где проще и эффективнее использовать альтернативные подходы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/C66Hig
Разбираем принципы грамотного промпта для задач аналитики.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA