ML Гайды

Интерактивные материалы по ML

Формулы, примеры и визуализации для подготовки к техническим собеседованиям.

Playbooks · beta

Практические маршруты

AI-разработка без хаоса

Практический мини-курс: один веб-проект от выбора AI-среды и постановки задачи до проверки и безопасного выпуска.

220 минут · цена после редакторского ревью

🎨~22 мин

GenAI в продукте: изображения, видео и речь

Как превращать генерацию изображений, видео и речи в рабочие системы: локальное редактирование, синтетические данные, диффузия, ускорение инференса, синхронизация и оценка качества.

GenAIГенерация видеоРечь
🎧~25 мин

Современные рекомендательные системы: от каскада к генеративным моделям

Как рекомендации проходят путь от событий и каскада до длинной истории, общих представлений, Semantic ID и генеративных моделей — по 22 опубликованным источникам.

RecSysПоиск
⚙️~20 мин

LLM-инференс и инфраструктура: как компании ускоряют модели

Как команды выбирают модель, экономят память, ускоряют генерацию и обслуживают нагрузку. Метрики, компромиссы и порядок чтения десяти разборов.

LLMИнференсИнфраструктура
🧭~20 мин

Агенты в продакшене: инструменты, состояние и долгосрочная память

Как устроены рабочие агенты Авито, Uber, LinkedIn, Anthropic и OpenAI: инструменты, продолжение задач, долгосрочная память и порядок чтения 14 разборов.

АгентыПамятьRAG
Классификация~25 мин

Метрики бинарной классификации

Precision, Recall, F1, Accuracy, ROC-AUC — с формулами, примерами и интерактивным слайдером порога.

confusion matrixprecisionrecallROCPR
🏢~45 мин

ML в продакшене: от бизнес-задачи до мониторинга

Полный цикл ML-проекта в компании. 10 этапов, конкретные инструменты, 3 сквозных примера.

mlopsprocessesproductionscruma/b testing
RecSys~20 мин

Метрики ранжирования в RecSys

NDCG, MAP, MRR, Precision@K, Recall@K, Hit Rate — с формулами, примерами и интерактивным списком для перетаскивания.

NDCGMAPMRRPrecision@KRecall@K
SQL~45 мин

SQL — от SELECT до оконных функций

Полный гайд по SQL для DS/ML-собеседований: SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы, оконные функции.

SQLJOINGROUP BYWindow FunctionsCTE
Ансамбли~30 мин

Gradient Boosting — от AdaBoost до XGBoost

Bagging vs Boosting, AdaBoost, Gradient Boosting пошагово, XGBoost/LightGBM/CatBoost, гиперпараметры — с визуализациями и интерактивными слайдерами.

Gradient BoostingXGBoostLightGBMCatBoostAdaBoost
NLP / Deep Learning~35 мин

Transformer Architecture — от Attention до GPT

Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding, Encoder-Decoder, Causal Mask — интерактивные визуализации с формулами.

TransformerSelf-AttentionMulti-HeadPositional EncodingGPTBERT
Эксперименты~30 мин

A/B Testing — от дизайна до анализа

Дизайн эксперимента, размер выборки, p-value, множественное тестирование, метрики в ML. Интерактивные визуализации с формулами.

A/B Testingp-valueSample SizeHypothesis TestingCUPED
ML Гайды — ML Mentor