В этой статье я хочу рассказать о том, как "готовить" рекомендации в буквальном смысле на "коленке" как через взаимодействие пользователя с контентом, так и через совместное взаимодействие пользователей - и все это без использования ML алгоритмов. Чисто "стартаповский" подход. Читать далее
Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее. Читать дальше →
Каждая дипломная работа в Практикуме — самостоятельный проект. Здесь нет подробных вводных или подсказок — студенты сами ищут решения и пробуют разные подходы. И здесь нужны все знания, которые накопились за время прохождения курса, а может, даже чуть больше. Звучит серьёзно, но студентов трудности не останавливают. В этой статье расскажем, как команда выпускников курса «Мидл Python-разработчик» создала рекомендательную систему для онлайн-кинотеатра с нуля. Читать далее
Статья содержит анализ и критику стандарта ГОСТ 19.701-90 в части схем алгоритмов. Предлагается для записи алгоритмов создать новый стандарт, основанный на эргономичном визуальном алгоритмическом языке ДРАКОН. Дается сравнительный анализ блок-схем алгоритмов по ГОСТ 19.701-90 и дракон-схем. Читать далее