Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

🦾 Большие языковые модели (LLM) стали важным компонентом современных ML-систем для работы с текстом. Но за их возможностями стоят фундаментальные принципы машинного обучения. Чтобы эффективно применять LLM в прикладных задачах, важно понимать, какие подходы лежат в основе современных языковых моделей, где применяются классические методы и как выбирать способ настройки под конкретную задачу. 🚀 22 сентября на открытом вебинаре курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» разберём современную обработку естественного языка (NLP). Поговорим о том: — как связаны NLP, ML и LLM; — какие задачи решают современные языковые модели; — как работают промптинг, RAG и адаптеры; — как настраивать LLM и контролировать качество результатов. Для разработчиков и специалистов по машинному обучению, которые хотят глубже понимать современные подходы NLP и LLM. 22 сентября в 18:00. Регистрация открыта: Ссылка скрыта Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.