Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Kaggling - Kaggle

Kaggling - Kaggle

ChannelKaggle: contests, ML, datasets and data tipsscience.

No ratings
110
23.10.2026
110
23.10.2026
No ratings
110
23.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

ChannelKaggle: contests, ML, datasets and data tipsscience.

Подписчиков 473
Язык English
Ссылка t.me/kaggling
Description
KagglingSpecialized channel for fans of the platformKaggle. Current competitions in machine learning, data analysis and AI are discussed here.🧠Get top decision reviews, strategies, and lessons from winners. Content includes links to datasets,notebooks, tutorials and platform news. Perfect for data...Read More ↓Description ↑

KagglingSpecialized channel for fans of the platformKaggle. Current competitions in machine learning, data analysis and AI are discussed here.🧠Get top decision reviews, strategies, and lessons from winners.

Content includes links to datasets,notebooks, tutorials and platform news. Perfect for data.scientistsWant to participate in competitions and develop skills.📊The channel helps to stay up-to-date on ML trends, shares code and tips for model optimization. Useful for beginners and professionals.

Latest posts

Kaggling - Kaggle
Kaggling - Kaggle
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Добрый день, друзья! Многие, в том числе и я, упустили достаточно важное событие в сфере машинного обучения. За фундаментальный вклад в математическую оптимизацию Юрий Евгеньевич Нестеров получил Премию Карла Фридриха Гаусса — одну из высших международных наград в прикладной математике. Знаковой работой Нестерова стала опубликованная в 1983 году статья «Метод решения задачи выпуклого программирования со скоростью сходимости O(1/k²)». В ней был предложен метод оптимизации первого порядка — модификация градиентных методов, позволяющая значительно ускорить их сходимость. Впоследствии этот подход получил широкую известность как метод Нестерова (Nesterov's momentum, Nesterov Accelerated Gradient, Fast Gradient Method). Хотя метод был предложен ещё в 1983 году, широкое признание и особенно активное практическое применение пришли лишь спустя десятилетия. Сам Юрий Евгеньевич интересно говорит о нынешнем моменте в видеоанонсе премии: «Я ушёл на пенсию в самый неподходящий момент. В момент, когда искусственный интеллект даёт нам новые приложения и много новых испытаний. И я хочу поучаствовать в этом немного. Поэтому странно останавливаться прямо сейчас». Сейчас Юрий Евгеньевич продолжает работать в области Data Science и является профессором Школы наук о данных Китайского университета Гонконга (Шэньчжэнь). Также есть 45-минутная ознакомительная лекция от Юрия Нестерова по методам оптимизации высоких порядков. Рекомендую к просмотру!
Kaggling - Kaggle
FAQ

Open Kaggling - Kaggle in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Kaggling - Kaggle directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Kaggling - Kaggle.

The exact features depend on the resource. Open Kaggling - Kaggle to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+0.0% last 30 days
Current
473
Month ago
473
Average growth
+0 / day
Updated
12 hours ago

Reviews for channel Kaggling - Kaggle

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login