Одну секунду
Что-то сучилось. Попробуйте еще раз.
ML алгоритмы смотреть последние обновления за сегодня на .
Курс Data Science для начинающих PyMagic Подробная информация о курсе, программа обучения по ссылке - 🤍 Преподавательский состав: Петр Ермаков Руководитель школы машинного обучения DataGym Senior Data Scientist Lamoda Евгений Разинков AI-евангелист, к.ф.-м.н., директор по науке в компании Pr3vision, преподает ML с 2015 года 🤍 Группа в ВКонтакте 🤍 Telegram 🤍 #DataScience #PyMagic #ML
Алексей Тигарев, Senior Data Engineer (Python Developer) в Provectus, приводит примеры реальных задач, рассказывает об особенностях процесса разработки и реализации, о точках соприкосновения с традиционным машинным обучением. Компьютерная Школа Hillel 🤍 #Data #DataScience #ML #AI #ИИ #MachineLearning #ArtificialIntelligence
Краткий экскурс в науку о данных. Особенности и типы алгоритмов машинного обучения. Основные сложности проектов по Data Science.
Блондинка в IT 🤍
На третьей встрече знакомимся с базовыми механизмами сравнения текстов: мешок слов, TF-IDF, косинусные расстояния. А также говорим о более точной очистке данных - стемминге и лемматизации. Ссылка на презентацию - 🤍 Проект с кодом на GitHub(предпочтительный вариант для использования) - 🤍 Дополнительно сохранен проект с кодом в DataLore JetBrains IDE (предпочтительный вариант для визуального ознакомления, т.к. не требуется ничего устанавливать). Может быть не доступен после 10.2022 - 🤍
Ретроспектива. Работа с данными. Алгоритмы ML
Новый гость "10 глупых вопросов" – руководитель отдела машинного обучения и анализа данных сервиса "Яндекс.Еда" Роман Халкечев. Мы задали Роману глупые вопросы об обучении машин, способах предсказания спроса, аналитике и получили на них умные ответы. Быстрая доставка еды – Яндекс.Еда: 🤍 Оформляй спонсорство канала и смотри выпуски с озвучкой вопросов за день до премьеры: 🤍 Другие выпуски "10 глупых вопросов": 🤍 Музыка из выпуска: Christian Nanzell – Midwest Diner Christian Nanzell – Contraband Голос заставки и озвучки вопросов – Пётр Гланц 🤍 ЖИЗА в Instagram: 🤍 ЖИЗА в VK: 🤍 Креативное агентство ЖИЗА – это YouTube канал, на котором регулярно выходят разные форматы полезных и развлекательных шоу. Если вы уже не смотрите телек, но еще не знаете, что посмотреть в YouTube, то скорее подписывайтесь! Для коммерческих запросов: new🤍yardmedia.ru Все права защищены. YARD New Media House ©
Принцип алгоритма машинного обучения - дерево решений. 🤍megaputer.ru 🤍facebook.com/megaputerrussia
Классификация в машинном обучении для новичков! В этом видеоролике мы перейдем к практике, применим и сравним все 7 самых распространенных алгоритмов машинного обучения и посмотрим какой работает лучше всех! 00:00 Вступление 00:34 Анализ данных 02:25 Feature Engineering 12:40 Применяем модели и сравниваем Ссылка на ноутбук: 🤍 Kaggle датасет с данными train + test: 🤍
Лектор: Арго Саакян Во время урока мы работали в программе Visual Studio Code. Это среда разработки от компании Microsoft, она доступна для скачивания в открытом доступе. Те же действия можно совершать прямо в браузере, ничего не скачивая - в Google Colaboratory. Для простоты обучения мы рекомендуем начать именно с Google Colaboratory, так как его интерфейс понятнее и комфортнее для освоения базовых навыков. Инструкция: 1) Открываем ссылку (🤍 2) Скачиваем два прикрепленных файла. 3) В Google Colaboratory слева нажимаем на папку "Файлы". 4) Перемещаем туда оба скачанных файла. Готово! Можно запускать, вносить изменения и играться с данными :) * Туториал по работе с Google Colab: 🤍 Также делимся полезными ссылками, которые помогут глубже изучить алгоритмы машинного обучения. Статьи: Алгоритм решающего дерева - 🤍 Алгоритм линейной регрессии - 🤍 Работа с пропусками - 🤍 Работа с категориальными данными - 🤍 Алгоритм случайного леса - 🤍 Градиентный бустинг - 🤍 🤍 Тюнинг LightGBM - 🤍 🤍 Онлайн-курсы: На русском: 🤍 🤍 На английском: 🤍 🤍 - 🤍 Playlist: 🤍
Структура данных — это способ организации данных, а алгоритм — это метод решения проблем. Понимание этих двух тем являются ключом к тому, чтобы стать более востребованным разработчиком. Али Жагпаров, Java Software Engineer в Devexperts, прочитает вводную лекцию о структурах данных и алгоритмах. Курс Machine Learning — 🤍 00:00 — Вступление 2:05 — Зачем нужны алгоритмические задачи 4:31 — Сколько задач нужен решить, чтобы получить работу 6:20 — Алгоритмические сессии 9:09 — Как развиваться 10:55 — Вопросы 11:35 — Что такое алгоритмы 12:16 — Сложность алгоритма 13:27 — Линейная сложность 14:07 — Просчет сложности 18:10 — Структуры данных 18:40 — Массив 20:11 — Связанный список 21:28 — Вопросы 24:58 — Пример написания связанного списка 43:36 — Queue 45:10 — Stack 46:08 — Валидация скобок 48:33 — Как решать задачу 55:31 — Вопросы 59:00 — Графы 1:01:38 — Деревья 1:02:26 — Объект TreeNode 1:02:40 — Поиск в ширину 1:11:00 — Разница между поиском в ширину и в глубину 1:12:30 — Как писать поиск в ширину 1:17:35 — Вопросы 1:18:12 — Выводы Компьютерная Школа HillelСайт: 🤍 Facebook: 🤍 Instagram: 🤍 #machinelearning #javascript #javasoftware #структурыданных #ITHillel
Карантин - лучшее время для подготовки к собеседованию. Алгоритмы, system design и soft skills - все это в одинаковой степени важные составляющие успеха. В этом видео я опишу мои стратегии подготовки к собеседованию на программиста. Leetcode - leetcode.com Youtube канал с объяснениями алгоритмов: 🤍 Dynamic Programming patterns: 🤍 System design primer 🤍 Amazon leadership principles - 🤍
Больше информации и примеры задач в нашей статье на Хабре: 🤍
На четвертой встрече смотрим, как можно анализировать тексты и их схожесть между друг другом более комплексно, но все равно без сложных инструментов Ссылка на презентацию -🤍 Проект с кодом на GitHub(предпочтительный вариант для использования) - 🤍 Дополнительно сохранен проект с кодом в DataLore JetBrains IDE (предпочтительный вариант для визуального ознакомления, т.к. не требуется ничего устанавливать). Может быть не доступен после 10.2022 - 🤍
Машинное обучение представляет собой новую парадигму программирования, где вместо явного задания правил на таком языке программирования как Java или C, вы создаете систему, которая сама выводит эти правила, обучаясь на данных. Но как это выглядит на самом деле? В первой части серии "Машинное Обучение: Zero to Hero" Макс Горбунов показывает простой пример создания модели машинного обучения, объясняя идеи, которые мы применим в последующих эпизодах к более интересной проблеме – машинному зрению. Попробуйте сами запустить этот аналог Hello World для Машинного Обучения → 🤍 Плейлист Coding TensorFlow → 🤍 Подписаться на канал TensorFlow → 🤍
► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: 🤍 ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD 🤍 ► Me soutenir financierement sur Tipeee ou Utip (et obtenir des vidéos BONUS) 🤍 🤍 ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: 🤍 ► Télécharger gratuitement mes codes sur github: 🤍 ► Abonnez-vous : 🤍 ► Pour En Savoir plus : Visitez Machine Learnia : 🤍 ► Qui suis-je ? Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes. Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle. Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera. C’est votre tour de passer à l’action ! ► Une question ? Contactez-moi: contact🤍machinelearnia.com
Введение. Задачи машинного обучения Следующее видео: 🤍 Вся лекция: 🤍 Домашняя страница: 🤍 Презентации и домашки: 🤍 Другие лекции цикла: 🤍
Виталий Зайчук (А-нью Технолоджи, Старший разработчик) 🤍 Moscow Python Meetup 62 "Обработка естественного языка (NLP) — активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных. Неважно, кто вы — опытный Data Scientist, или начинающий Python разработчик — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы усовершенствовать продукт над которым работаете и расширить его функциональность. В докладе, на примере сайта кулинарных рецептов, будут описаны шаги преобразования и очистки данных. Исследованы методы классификации и определения сходства текстов на основе: Mean word2vec, Tf-idf weighted word2vec, Doc2vec, fastText, Word Mover’s Distance. Сравнение качества итоговых моделей. Также поговорим про внедрения в проект моделей классификации и рекомендаций". Слайды: 🤍
► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: 🤍 ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD 🤍 ► Me soutenir financierement sur Tipeee ou Utip (et obtenir des vidéos BONUS) 🤍 🤍 ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: 🤍 ► Télécharger gratuitement mes codes sur github: 🤍 ► Abonnez-vous : 🤍 ► Pour En Savoir plus : Visitez Machine Learnia : 🤍 ► Qui suis-je ? Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes. Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle. Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera. C’est votre tour de passer à l’action ! ► Une question ? Contactez-moi: contact🤍machinelearnia.com
► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: 🤍 ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD 🤍 ► Me soutenir financierement sur Tipeee ou Utip (et obtenir des vidéos BONUS) 🤍 🤍 ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: 🤍 ► Télécharger gratuitement mes codes sur github: 🤍 ► Abonnez-vous : 🤍 ► Pour En Savoir plus : Visitez Machine Learnia : 🤍 ► Qui suis-je ? Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes. Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle. Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera. C’est votre tour de passer à l’action ! ► Une question ? Contactez-moi: contact🤍machinelearnia.com
Лекция №9 курса «Технологии хранения и обработки больших объёмов данных» (весна 2015) Преподаватель: Дмитрий Барашев Страница лекции на сайте CS центра (с презентацией): 🤍
Apprendre le Machine Learning, Installer python, pandas et sklearn, et voila !
Вращаешь красно-черное дерево, проходишь алгоритмический собес, а потом… Внезапно на работе этим заниматься не нужно! Зачем тогда такие вопросы задают на собеседованиях? И вообще, нужно ли знать алгоритмы, чтобы быть хорошим разработчиком и работать в классной команде? Эти холиварные вопросы мы задали Алексею Шаграеву, до недавнего времени работавшему в Яндексе и отсобеседовавшему очень много разработчиков. Сайт: 🤍 Soundcloud: 🤍 iTunes: 🤍 Я.Музыка: 🤍 Поддержи лучший подкаст про IT: 🤍
Виды задач машинного обучения Следующее видео: 🤍 Вся лекция: 🤍 Домашняя страница: 🤍 Презентации и домашки: 🤍 Другие лекции цикла: 🤍
В лекции даются краткие ответы на следующие вопросы: 1. Что называется машинным обучением? 2. Что такое обучение с учителем? 3. Какие знания и умения необходимы, чтобы заниматься машинным обучением? 4. Что такое модель в машинном обучении и какие ошибки могут возникать в процессе построения таких моделей? 5. Что такое классификатор? Какие способы задания метрических классификаторов? 6. Что такое линейная регрессия? Как обучить линейный классификатор? Презентация и озвучка: Юлия Харина. Монтаж: Денис Мещеряков. Видео также опубликовано на Яндекс.Дзен канале "Самостоятельная работа": 🤍
Это доклад в рамках открытого неклассического семинара от лаборатории машинного обучения ИТМО. Реклама — это сложная, высоконагруженная система, цель которой — счастье пользователя, рекламодателя и площадки. Руководитель продуктового направления команды Performance Advertising ВКонтакте Дарья Яковлева расскажет про задачи, которые решает её команда, и актуальные подходы к их решению. Презентация Дарьи Яковлевой доступна по ссылке: 🤍
Лекция 2. Сравнение строк | Курс: Алгоритмы в биоинформатике | Лектор: Николай Вяххи | Организатор: Computer Science Center Смотрите это видео на Лекториуме: 🤍 Подписывайтесь на канал: 🤍 Следите за новостями: 🤍 🤍
It's free at this link! 🤍 Complete Roadmap to Become a Data Scientist in 2022: 🤍 Roadmap to Become a Data Analyst in 2022: 🤍 Here's my favorite resources: Best Courses for Analytics: - + Google Analytics: 🤍 + IBM Data Science: 🤍 + SQL Basics: 🤍 Best Courses for Programming: - + Data Science in R: 🤍 + Python for Everybody: 🤍 + Data Structures & Algorithms: 🤍 Best Courses for Machine Learning: - + Math Prerequisites: 🤍 + Machine Learning: 🤍 + Deep Learning: 🤍 + ML Ops: 🤍 Best Courses for Statistics: - + Statistics with Python: 🤍 + Statistics with R: 🤍 Best Courses for Big Data: - + Google Cloud Data Engineering: 🤍 + AWS Data Science: 🤍 + Big Data Specialization: 🤍 More Courses: - + Tableau: 🤍 + Excel: 🤍 + Computer Vision: 🤍 + Natural Language Processing: 🤍 + IBM Dev Ops: 🤍 + IBM Full Stack Cloud: 🤍 + Object Oriented Programming: 🤍 Become a Member of the Channel! 🤍 Follow me on LinkedIn! 🤍 Full Disclosure: Please note that I may earn a commission for purchases made at the above sites! I strongly believe in the material provided; I only recommend what I truly think is great. If you do choose to make purchases through these links; thank you for supporting the channel, it helps me make more free content like this!
Нормальные алгоритмы Маркова. Урок 1. Общие сведения. Markov Algorithms. Lesson 1. Basic Information.
На лекции будет рассказано про генетические и эволюционные алгоритмы с множеством примеров. Как правильно проектировать виртуальный марсоход? При чем тут старина Дарвин? На эти вопросы участники смогут найти ответ на лекции Владимира Ульянцева, исследователя из Университета ИТМО.
this video is exactly what you are looking for. by the end of the video you will know everything you were looking for! i believe that coding is the great equalizer. no matter someones situation, if they can code, they can build a career. my goal is to teach 10 million people how to code which will ideally empower generations ahead. do you want to learn how to make a computer trade for you without emotion? join me & other algo traders in the bootcamp: 🤍 ✨ join the bootcamp for full code & algo trading training: 🤍 🎁 follow me on Twitter 🤍MoonDevonYT 💥 join now to teach your computer to trade for you, emotion free: 🤍 follow me on TikTok: 🤍MoonDevOnYT email: moondevonyt🤍gmail.com = if you want to read more before joining the bootcamp, here are some articles, enjoy! Why Stock Traders Need to Learn How to Code: 🤍 Beginner's Guide to Crypto Trading Bots: 🤍 How to Create a Trading Bot: Everything You Need to Know: 🤍 Algorithmic Trading: A 5-step Guide to Trading Success: 🤍 5 Reasons Why You Should Start Algorithmic Trading: 🤍 = have a great day!
Подводные камни и непростые решения на примере кластеризации каталога из 10 млн. товарных позиций. Доклад Александра Сербула (1С-Битрикс) на крупнейшей украинской конференции по большим данным - BigData Conference
Мы запускаем совместный проект с АИЦТиОКО (Алтайским институтом цифровых технологий и оценки качества образования). В АИЦТиОКО занимаются исследованиями в области биоинформатики, которые связаны с лечением онкологических заболеваний. Мы надеемся, что с нашей библиотекой алгоритмов выбора признаков ITMO FS удастся более качественно обработать имеющиеся у АИЦТиОКО данные о раковых заболеваниях и получить ценные выводы. Тех, кому интересна эта проблематика, мы приглашаем на установочный онлайн-семинар, где сотрудники АИЦТиОКО и лаборатории «Машинное обучение» познакомятся и расскажут о своих исследованиях и разработках в данной предметной области. 0:00 - Начало 4:16 - О лаборатории "Машинное обучение" в Университете ИТМО 21:18 - Приветственное слово от директора АИЦТиОКО Михаила Рязанова 29:14 - Введение в алгоритмы выбора признаков и библиотека ITMO FS 45:38 - Подход к отбору признаков в задачах бинарной классификации данных с микрочипов 1:09:50 - Вариант обработки многомерных данных пептидных микрочипов 1:28:51 - Заключение
Лекция Платова Бориса Викторовича - преподавателя Центра дополнительного образования, менеджмента качества и маркетинга Института геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета. В лекции рассматриваются вопросы: - Нейронный алгоритм классификации - Иерархическая классификация - Гибридная классификация Для более детального изучения сейсмофациального анализа советуем записаться на очную программу повышения квалификации ""Сейсмофациальный анализ"" в Центре дополнительного образования Института геологии и нефтегазовых технологий КФУ: 🤍 Или пройти дистанционное обучение по индивидуальной образовательной траектории: 🤍 Ознакомиться с полным перечнем программ профессионального дополнительного образования для специалистов нефтегазовой отрасли: 🤍 План-график: 🤍
🔥Explore Our Free Courses With Completion Certificate by SkillUp: 🤍 To learn more about various technologies, subscribe to our YouTube channel: 🤍 #ArtificialIntelligenceFacts #AIFacts2022 #MythvsRealityInArtificialIntelligence #MythvsRealityInAI #UnderstandingArtificalIntelligence #AI #ArtificialIntelligence #Simplilearn #Shorts About Simplilearn Artificial Intelligence course: Simplilearns’ Introduction to Artificial Intelligence course is designed to help learners decode the mystery of artificial intelligence and its business applications. The course provides an overview of AI concepts and workflows, machine learning and deep learning, and performance metrics. You’ll learn the difference between supervised, unsupervised and reinforcement learning; be exposed to use cases, and see how clustering and classification algorithms help identify AI business applications. What are the career benefits of this Introduction to AI course? Artificial intelligence has become a powerful driving force in a wide range of industries, helping people and businesses create exciting, innovative products and services, enable more informed business decisions, and achieve key performance goals. The median salary of an AI engineer in the US is $171,715(Source: Datamation). By 2022, the AI market will grow at a CAGR of 53.25 per cent, and an estimated. 2.3 million jobs will be created in the AI field by 2020 (Source: Gartner). What are the course objectives? The Introduction to Artificial Intelligence course will give you a look at the booming field of AI and show you how AI can help drive business value. The course covers basic concepts, terminologies, scope and stages of artificial intelligence and their effect on real-world business processes. By the end of the course, you will be able to clearly define various supervised and unsupervised AI algorithms, apply machine learning workflow to solve business problems and measure ROI based on performance metrics. What skills will you learn from this Introduction to Artificial Intelligence course? Upon completion of this course, you will understand: 1. The meaning, purpose, scope, stages, applications and effects of AI 2. Fundamental concepts of machine learning and deep learning 3. The difference between supervised, semi-supervised and unsupervised learning 4. Machine Learning workflow and how to implement the steps effectively 5. The role of performance metrics and how to identify their key methods Who should take this Introduction to Artificial Intelligence course? Simplilearn’s Introduction to Artificial Intelligence imparts the basic concepts and principles of Artificial Intelligence to learners. The course caters to CxO level and middle management professionals who want to improve their ability to derive business value and ROI from AI and machine learning. This Artificial Intelligence Introduction course does not require programming or IT background, making it well-suited for the following audience: 1. Developers aspiring to be an artificial intelligence engineer or machine learning engineer 2. Analytics managers who are leading a team of analysts 3. Information architects who want to gain expertise in AI algorithms 4. Analytics professionals who want to work in machine learning or artificial intelligence 5. Graduates looking to build a career in artificial intelligence or machine learning Learn more at: 🤍 For more updates on courses and tips follow us on: - Facebook: 🤍 - Twitter: 🤍 - LinkedIn: 🤍 - Website: 🤍 - Instagram: 🤍 - Telegram Mobile: 🤍 - Telegram Desktop: 🤍 Get the Simplilearn app: 🤍
this video is exactly what you are looking for. by the end of the video you will know everything you were looking for! i believe that coding is the great equalizer. no matter someones situation, if they can code, they can build a career. my goal is to teach 10 million people how to code which will ideally empower generations ahead. do you want to learn how to make a computer trade for you without emotion? join me & other algo traders in the bootcamp: 🤍 ✨ join the bootcamp for full code & algo trading training: 🤍 🎁 follow me on Twitter 🤍MoonDevonYT 💥 join now to teach your computer to trade for you, emotion free: 🤍 follow me on TikTok: 🤍MoonDevOnYT email: moondevonyt🤍gmail.com = if you want to read more before joining the bootcamp, here are some articles, enjoy! Why Stock Traders Need to Learn How to Code: 🤍 Beginner's Guide to Crypto Trading Bots: 🤍 How to Create a Trading Bot: Everything You Need to Know: 🤍 Algorithmic Trading: A 5-step Guide to Trading Success: 🤍 5 Reasons Why You Should Start Algorithmic Trading: 🤍 = have a great day!
31 Октября 2019 г. компания АТЭСКО Сибирь провела региональную межотраслевую конференцию «Индустрия 4.0 сегодня. Практические аспекты внедрения элементов цифровых машин при оптимизации производства».Данное мероприятие было посвящено современным тенденциям промышленности, а именно Индустрии 4.0 и цифровизации производства, применению машинного обучения(ML) и нейронных сетей в промышленных процессах. _ ООО «АТЭСКО Сибирь» поставляет продукцию промышленной автоматики в Сибирский регион, осуществляет помощь в освоении этой сложной техники. 🤍 info🤍atesco.ru
.svg){kind=small}
![[NLP без ML] 3. Базовые алгоритмы сравнения текстов.](https://i.ytimg.com/vi/d3OoE8XK67U/mqdefault.jpg "[NLP без ML] 3. Базовые алгоритмы сравнения текстов.")
![[NLP без ML] 4. Прикладные алгоритмы сравнения текстов](https://i.ytimg.com/vi/DxU9QFBqBjA/mqdefault.jpg "[NLP без ML] 4. Прикладные алгоритмы сравнения текстов")
