Machine Learning

The Problem Nobody Asked For (But Everyone Needs) You know that feeling when you open a news app and it’s just… noise? Thousands of articles screaming for attention, none of them knowing anything about you, your interests, or why you’d actually want to read about quantum computing when you’re clearly a sports enthusiast at 6 AM before your coffee kicks in. That’s the problem we’re solving today. News recommendation systems are the unsung heroes of content discovery....

Проблема, о которой никто не просил (но которая нужна всем) Вы знаете это чувство, когда открываете новостную приложение, а там просто… хаос? Тысячи статей кричат о внимании, ни одна из них не знает ничего о вас, ваших интересах или о том, почему вы вообще захотели бы читать о квантовых вычислениях, если вы явно спортивный энтузиаст в 6 утра до того, как подействует ваш кофе. Именно эту проблему мы решаем сегодня....

If you’re anything like me, you’ve probably wondered why your inbox isn’t completely overrun with emails promising to enlarge things that definitely don’t need enlarging. The answer lies in machine learning—specifically, a deceptively simple yet remarkably effective algorithm called Naive Bayes. Today, we’re going to build a spam filter that would make any email provider’s engineers nod in approval (or at least not laugh at our code). The Problem We’re Solving Spam is like that uninvited guest at a party who won’t leave—except instead of one person ruining your evening, you’ve got thousands of messages clogging up your inbox every single day....

Если вы похожи на меня, вы наверняка задавались вопросом, почему ваш почтовый ящик не завален письмами с предложениями увеличить то, что точно не нуждается в увеличении. Ответ кроется в машинном обучении, а именно в обманчиво простом, но удивительно эффективном алгоритме, называемом наивным Байесовским классификатором. Сегодня мы создадим спам-фильтр, который заставит инженеров любого почтового сервиса одобрительно кивать (или по крайней мере не смеяться над нашим кодом). Проблема, которую мы решаем Спам — это как незваный гость на вечеринке, который не хочет уходить....

Remember that moment when you discovered a YouTube video that was exactly what you needed? That wasn’t magic—it was math. And today, we’re going to build something remarkably similar for online courses. If you’ve ever wondered how platforms like Coursera or Udemy seem to know what you want to learn next, buckle up. We’re diving into the beautiful world of collaborative filtering. Why Recommendation Systems Matter (And Why They’re Not Just Hype) Let’s be real: the internet has too many courses....