Приглашаем на курс по линейным моделям в машинном обучении от ODS. В курсе разберем линейную регрессию и логистическую регрессию, метрики, валидацию и подготовимся к решению соревнования Alice. Курс состоит из трех лекций и домашнего задания в виде теста по данным. Курс будет полезен не только начинающим специалистам, но и тем, кто хочет освежить знания по линейным моделям, а также набраться практики по их применению.

Исследователи Yandex Research предложили системный подход для оценки результатов классификации и кластеризации в машинном обучении. В статьях, опубликованных на конференциях ICML 2021 и NeurIPS 2021, они рассказали о проблеме оценки результатов и предложили желаемые свойства метрик. Решения исследователей помогут выбирать наиболее эффективные алгоритмы в практических задачах машинного обучения.

TransUNet is proposed as a strong alternative for medical image segmentation, combining the strengths of Transformers and U-Net. Transformers provide global self-attention mechanisms while U-Net provides low-level details. This approach shows promise for improving disease diagnosis and treatment planning in healthcare systems.