Machine Learning

Вы когда-нибудь задумывались, можно ли предсказать курс акций и стать следующим Воином с Уолл-стрит? Тогда возьмите чашку кофе и пристегните ремни безопасности, потому что мы собираемся погрузиться в увлекательный мир прогнозирования цен на акции с помощью сетей LSTM и TensorFlow. Предупреждаю: мы не сделаем вас богатым за одну ночь, но точно сделаем умнее! Прогнозирование фондового рынка десятилетиями было святой грааль финансового анализа. Хотя мы не можем гарантировать, что вы обыграете Уоррена Баффета в его собственной игре, мы можем научить вас, как построить сложную нейронную сеть, которая учится на исторических данных и пытается предсказывать будущие цены....

Picture this: you’re a software architect in 2025, staring at a decade-old machine learning system that’s been making hiring decisions for your company. The model works technically – it processes applications, spits out scores, and helps HR make faster decisions. But then you discover it’s been systematically disadvantaging certain demographic groups for years. Your first instinct? Apply some fairness metrics, maybe add a bias correction layer, and call it a day....

Представьте, что вы архитектор программного обеспечения в 2025 году и смотрите на систему машинного обучения десятилетней давности, которая принимала решения о найме сотрудников для вашей компании. Модель работает технически — она обрабатывает заявки, выдаёт оценки и помогает HR быстрее принимать решения. Но затем вы обнаруживаете, что годами она систематически ущемляла определённые демографические группы. Ваше первое побуждение? Применить некоторые метрики справедливости, возможно, добавить слой коррекции смещения и считать, что на этом всё....

Remember that exhilarating moment when your model finally achieves 95%+ accuracy on the test set? That feeling when you think, “I’ve cracked the code!”? Yeah, me too. Then reality hits - your model is still sitting pretty in a Jupyter notebook while your boss asks, “When will customers actually use this?” Cue panic. Been there, debugged that. Let’s walk through taking your model from “looks good in training” to “actually making business impact” without pulling out all your hair....

Помните тот волнующий момент, когда ваша модель наконец-то достигает точности более 95% на тестовом наборе? То чувство, когда вы думаете: «Я взломал код!»? Да, я тоже. Затем реальность бьёт по голове — ваша модель по-прежнему сидит в Jupyter Notebook, а начальник спрашивает: «Когда клиенты смогут реально это использовать?» Включается паника. Я был в такой ситуации, отлаживал её. Давайте разберёмся, как довести вашу модель от состояния «хорошо выглядит при обучении» до «реально влияет на бизнес», не выдёргивая все волосы....