Uproger Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут!

🎯 Загружено автоматически через бота: 🚫 Оригинал видео: 📺 Данное видео принадлежит каналу «Uproger» (@uproger). Оно представлено в нашем сообществе исключительно в информационных, научных, образовательных или культурных целях. Наше сообщество не утверждает никаких прав на данное видео. Пожалуйста, поддержите автора, посетив его оригинальный канал. ✉️ Если у вас есть претензии к авторским правам на данное видео, пожалуйста, свяжитесь с нами по почте support@, и мы немедленно удалим его. 📃 Оригинальное описание: 🎥 Полный гайд по работе с Hugging Face для специалистов по машинному обучению ⚡️ - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science ⚡️ а здесь целая папка крутых ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение, наслаждайтесь. ⚡️ ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению, sql. Задачи разбирают эксперты HuggingFace: какие модели есть (NLP, CV...), важные параметры в описании модели, как запустить модель локально с помощью Python и библиотеки transformers, как запускать модели внутри HuggingFace с использованием Spaces, какие датасеты есть. Добро пожаловать на наш канал! Сегодня мы подготовили для вас подробное руководство по работе с Hugging Face — одной из самых популярных платформ для разработки и внедрения моделей машинного обучения. В этом видео вы узнаете: Как использовать трансформеры и предобученные модели из библиотеки Hugging Face. Как обучать свои модели и тонко настраивать их под ваши задачи. Как эффективно использовать платформу для разработки, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения. И это еще не всё! Мы также проведем розыгрыш трёх крутых книг по машинному обучению, которые помогут вам углубить свои знания и навыки. Чтобы участвовать в розыгрыше, следуйте инструкциям в видео! Не забудьте поставить лайк, подписаться на канал и нажать на колокольчик, чтобы не пропустить новые полезные видео. Приятного просмотра! Лучшие бесплатные курсы и книги по машинному обучению - 100 вопросов c собесов в Data Science и ML -