GPU-революция в машинном обучении: ускорение вычислений в 100 раз

Для кого эта статья:

• Специалисты в области машинного обучения и искусственного интеллекта
• Разработчики и инженеры, работающие с облачными вычислениями и GPU

• Стратеги и менеджеры проектов, интересующиеся оптимизацией затрат на инфраструктуру машинного обучения

  Революция в мире машинного обучения произошла не с появлением нейронных сетей, а с моментом, когда индустрия осознала, что GPU способны ускорить вычисления в 50-100 раз по сравнению с CPU. Этот технологический прорыв в сочетании с облачными вычислениями демократизировал доступ к вычислительным ресурсам, позволяя даже стартапам тренировать сложные модели без многомиллионных инвестиций в оборудование. Сегодня мы разберём, как правильно выбрать и настроить облачные GPU-ресурсы, чтобы ваши модели тренировались быстрее, а бюджет не испарялся со скоростью запуска новой эпохи обучения. 🚀

Хотите научиться эффективно использовать облачные вычисления и GPU для задач машинного обучения? Курс Обучение Python-разработке от Skypro включает модули по работе с облачными платформами и оптимизации ML-моделей. Вы освоите не только теорию, но и практические навыки настройки вычислительных сред для работы с нейросетями. Ваши проекты будут выполняться в 50 раз быстрее, а карьерные перспективы растут вместе с востребованностью таких специалистов на рынке!

Облачные вычисления и машинное обучение на GPU: основы взаимодействия

Взаимодействие облачных вычислений и GPU-ускорения для машинного обучения строится на принципе разделения вычислительных нагрузок. В то время как CPU отлично справляется с последовательными операциями и контролем процесса, GPU выполняет параллельные вычисления, характерные для операций с тензорами в нейронных сетях. Именно эта архитектурная особенность делает графические процессоры идеальными для обработки матричных операций, которые составляют основу алгоритмов машинного обучения.

Ключевой аспект GPU-вычислений в облаке — технология CUDA (Compute Unified Device Architecture), разработанная NVIDIA. Эта программная платформа позволяет разработчикам использовать GPU для неграфических вычислений, обеспечивая доступ к виртуальной инструкции набора GPU и параллельным вычислительным элементам.

Для понимания преимуществ GPU-ускорения рассмотрим сравнение производительности CPU и GPU для типичных задач машинного обучения:

Облачные провайдеры предлагают следующие модели доступа к GPU-ускорителям:

• Выделенные виртуальные машины с GPU — полный контроль над средой, гибкая настройка, но требуют самостоятельного управления
• Управляемые сервисы ML — абстрагируют инфраструктурную сложность, предоставляя API для тренировки и развертывания моделей
• Notebook-сервисы — интерактивная среда разработки с доступом к GPU (например, Google Colab, AWS SageMaker Notebooks)
• Kubernetes с GPU — для оркестрации контейнеризированных ML-рабочих нагрузок

Ключевой вопрос при выборе облачного GPU — соответствие архитектуры графического процессора задачам. NVIDIA доминирует на рынке с линейками:

• Tesla — профессиональная серия для центров обработки данных (V100, A100, H100)
• Quadro — для профессиональной визуализации и вычислений
• GeForce — потребительская линейка, иногда доступная в некоторых облачных средах

Взаимодействие с GPU в облаке реализуется через фреймворки машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, JAX), которые автоматически определяют доступные устройства и распределяют вычисления. При этом код, написанный для CPU, часто может выполняться на GPU с минимальными изменениями благодаря абстракциям, предоставляемым фреймворками.

Алексей Воронин, руководитель ML-инфраструктуры

Когда мы начинали разработку системы компьютерного зрения для автоматической проверки качества продукции, наша команда столкнулась с классической дилеммой: приобретать собственные GPU-серверы или использовать облако. Стоимость одного сервера с четырьмя NVIDIA A100 составляла около $120,000, не считая обслуживания и электроэнергии. Мы решили протестировать облачное решение AWS с инстансами p4d.24xlarge.

За первые две недели мы обнаружили, что облачное решение позволило нам не только избежать крупных капитальных затрат, но и экспериментировать с различными архитектурами моделей. Когда нужно было прогнать масштабную тренировку — мы запускали кластер из 4-8 мощных машин, а для рутинных задач использовали более доступные варианты.

Самым важным открытием стало то, что наши инженеры получили возможность работать параллельно, не ожидая очереди доступа к ограниченным локальным ресурсам. Когда в пиковый момент команда одновременно тренировала три модели-кандидата для производственного внедрения, мы смогли масштабироваться до 16 GPU за пять минут. С локальным оборудованием этот процесс занял бы недели.

Ключевые платформы для ML на GPU в облачной среде

Рынок облачных решений с поддержкой GPU для машинного обучения представлен несколькими ведущими игроками, каждый из которых предлагает собственную экосистему и тарифные планы. Выбор платформы существенно влияет на весь жизненный цикл ML-проекта — от разработки до масштабирования в производстве.

Amazon Web Services (AWS)

AWS предоставляет несколько вариантов доступа к GPU:

• EC2 P-instances — виртуальные машины с GPU NVIDIA Tesla (P3, P4d с V100 и A100)
• SageMaker — управляемая платформа для ML с встроенной поддержкой GPU-ускорения
• AWS Deep Learning AMI — предустановленные образы с фреймворками ML
• AWS Batch — для пакетной обработки задач ML с динамическим выделением GPU

Отличительная особенность AWS — гибкая модель ценообразования с возможностью использования Spot Instances, которые могут снизить стоимость до 90% по сравнению с обычными инстансами. Для длительных рабочих нагрузок AWS предлагает Savings Plans — контракты с фиксированной почасовой оплатой.

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud фокусируется на интеграции с популярными исследовательскими инструментами:

• Compute Engine с GPU-ускорителями (NVIDIA T4, V100, A100, H100)
• Vertex AI — унифицированная платформа для ML-разработки и деплоя
• Deep Learning VM Images — оптимизированные образы для ML
• Google Colab Pro — расширенная версия популярного интерактивного инструмента с доступом к GPU
• Google Kubernetes Engine (GKE) с поддержкой GPU-нод

GCP выделяется тесной интеграцией с TensorFlow и JAX, а также предлагает доступ к специализированным TPU (Tensor Processing Units) — заказным ASIC для машинного обучения.

Microsoft Azure

Azure предлагает комплексную экосистему для ML-разработки:

• Azure Virtual Machines с сериями NC, ND, NDv2 с GPU NVIDIA
• Azure Machine Learning — полностью управляемый сервис для ML
• Azure Databricks — аналитическая платформа с GPU-поддержкой
• Azure Kubernetes Service (AKS) с GPU-нодами

Сильная сторона Azure — интеграция с экосистемой Microsoft, включая PowerBI для визуализации результатов ML-моделей и специализированные решения для вертикальных индустрий.

Специализированные платформы

Помимо крупных облачных провайдеров, существуют нишевые игроки:

• Lambda Labs — платформа, ориентированная исключительно на ML-задачи с доступом к последним GPU NVIDIA
• Paperspace — предлагает Gradient для MLOps и доступные GPU для разработчиков
• Vast.ai — маркетплейс для аренды GPU, часто с более низкими ценами

Сравнение основных облачных платформ для машинного обучения на GPU:

При выборе платформы следует учитывать не только стоимость, но и такие факторы как:

• Доступность новейших моделей GPU (особенно важно для крупных моделей)
• Возможности масштабирования для многоузлового обучения
• Интеграция с существующим стеком технологий организации
• Наличие инструментов для мониторинга и оптимизации использования GPU
• Географическое расположение дата-центров для снижения задержек
• Поддержка GIS-технологий для задач пространственного анализа

Настройка облачной инфраструктуры для GPU-вычислений

Эффективная настройка облачной инфраструктуры для GPU-вычислений требует понимания нескольких ключевых аспектов, начиная от выбора подходящего типа виртуальной машины до оптимизации системы хранения данных. Рассмотрим процесс развертывания поэтапно. 🛠️

Выбор и настройка виртуальной машины

При выборе VM для машинного обучения необходимо учитывать баланс между GPU, CPU, RAM и дисковым пространством:

• Тип и количество GPU — определяется масштабом модели и бюджетом
• CPU — требуется достаточное количество ядер для обработки данных и передачи их на GPU
• RAM — минимум 8GB на один GPU, идеально 16-32GB для предотвращения узких мест в процессе загрузки данных
• Сеть — при использовании нескольких GPU критично наличие высокоскоростных интерконнектов (NVLink, InfiniBand)

Базовая конфигурация EC2 инстанса для тренировки средней модели компьютерного зрения:

# Пример запуска инстанса AWS с GPU
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0c94855ba95c71c99 \
--instance-type p3.2xlarge \
--key-name my-key-pair \
--security-group-ids sg-903004f8 \
--subnet-id subnet-6e7f829e \
--block-device-mappings "DeviceName=/dev/sda1,Ebs={VolumeSize=100,VolumeType=gp2}"

Установка драйверов и библиотек

После запуска VM необходимо установить NVIDIA драйверы и CUDA. Хотя многие облачные провайдеры предлагают готовые образы с предустановленными компонентами, важно понимать процесс настройки:

# Установка драйверов NVIDIA и CUDA на Ubuntu
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential
sudo apt install -y linux-headers-$(uname -r)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run
sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run

# Установка cuDNN
wget https://developer.nvidia.com/compute/cudnn/secure/8.2.4/11.4_20210831/cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

После установки базовых компонентов следует настроить среду Python с необходимыми фреймворками:

# Настройка среды для ML
conda create -n ml-env python=3.8
conda activate ml-env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
conda install tensorflow-gpu
conda install jupyter matplotlib scikit-learn pandas

Оптимизация файловой системы и хранилища данных

Эффективная работа с данными — критический аспект производительности ML-систем:

• Локальное SSD хранилище для наборов данных, требующих высокой скорости доступа
• Объектное хранилище (S3, GCS) для долгосрочного хранения датасетов с настройкой кэширования
• Сетевые файловые системы (EFS, Filestore) для совместного использования данных

Для больших датасетов рекомендуется использовать специализированные форматы, оптимизированные для ML:

• TFRecord для TensorFlow
• WebDataset для PyTorch
• Parquet или Arrow для табличных данных

Контейнеризация и оркестрация

Использование контейнеров позволяет создавать воспроизводимые среды с предсказуемым поведением:

# Пример Dockerfile для ML с поддержкой GPU
FROM nvidia/cuda:11.4.0-runtime-ubuntu20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip \
python3-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .
CMD ["python3", "train.py"]

Для оркестрации ML-рабочих нагрузок подходит Kubernetes с расширением для поддержки GPU:

# Пример манифеста для Kubernetes с GPU
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: ml-training
spec:
containers:
- name: ml-container
image: my-ml-image:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 2
volumeMounts:
- name: dataset-volume
mountPath: /data
volumes:
- name: dataset-volume
persistentVolumeClaim:
claimName: dataset-pvc

Мониторинг и управление затратами

Для эффективной работы с GPU необходим постоянный мониторинг:

• Использование nvidia-smi для базового мониторинга
• Интеграция с Prometheus и Grafana для долгосрочного отслеживания метрик
• Настройка автоматического отключения неиспользуемых ресурсов
• Использование спотовых/прерываемых инстансов для некритичных задач

Пример скрипта для автоматического отключения простаивающих GPU-инстансов:

#!/bin/bash
# Проверка использования GPU
UTILIZATION=$(nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader,nounits)
THRESHOLD=5

if [ "$UTILIZATION" -lt "$THRESHOLD" ]; then
# GPU простаивает более часа – завершаем работу
INSTANCE_ID=$(curl -s http://169.254.169.254/latest/meta-data/instance-id)
aws ec2 stop-instances --instance-ids $INSTANCE_ID
fi

Мария Светлова, DevOps-инженер ML-инфраструктуры

Мне поручили оптимизировать инфраструктуру для команды из 12 исследователей, работающих над моделями обработки естественного языка. Они использовали разрозненные облачные ресурсы, и счета компании достигали $25,000 в месяц без очевидной корреляции с результатами.

Я решила стандартизировать инфраструктуру через Terraform и Kubernetes. Сначала создала базовую конфигурацию для GPU-кластера на AWS EKS с автомасштабированием и управлением спотовыми инстансами. Критичным оказалось внедрение Helm-чартов для Jupyter Hub, который автоматически выделял исследователям изолированные среды с GPU по требованию.

Самым сложным было убедить команду использовать общую инфраструктуру вместо "своих" машин. Я создала дашборд в Grafana, который показывал использование ресурсов и оценку стоимости в реальном времени. Когда исследователи увидели, как 95% времени их дорогие GPU простаивают, сопротивление исчезло.

Через месяц после внедрения наши расходы снизились до $8,000 при том же объеме экспериментов. А когда я настроила автоматическое выключение бездействующих ресурсов по ночам и выходным, мы достигли $5,000 в месяц. Бонусом стало то, что все эксперименты теперь воспроизводимы благодаря стандартизированным контейнерам и системе версионирования конфигураций.

Оптимизация производительности ML-моделей на облачных GPU

Даже самые мощные GPU могут использоваться неэффективно без правильного подхода к оптимизации машинного обучения. Тонкая настройка процессов позволяет значительно сократить время тренировки и снизить затраты на облачные ресурсы. 📈

Оптимизация загрузки и предобработки данных

Неэффективная загрузка данных часто становится узким местом, когда GPU простаивает в ожидании новых батчей. Для решения этой проблемы:

• Используйте асинхронную загрузку данных через DataLoader в PyTorch или tf.data API в TensorFlow
• Предварительно вычисляйте преобразования, которые не зависят от аугментации
• Кэшируйте данные в RAM или на быстрых SSD
• Оптимизируйте размер батча для максимальной утилизации памяти GPU

Пример оптимизированного загрузчика данных в PyTorch:

# Оптимизированный DataLoader
train_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=64,
shuffle=True,
num_workers=8, # Параллельная загрузка
pin_memory=True, # Закрепление тензоров в памяти для быстрой передачи на GPU
prefetch_factor=2 # Предварительная загрузка следующих батчей
)

Смешанная точность (Mixed Precision Training)

Использование 16-битной точности (FP16) вместо 32-битной (FP32) позволяет:

• Сократить использование памяти GPU почти вдвое
• Ускорить вычисления (особенно на GPU с архитектурой Volta и новее)
• Тренировать более крупные модели или использовать большие батчи

Пример реализации в PyTorch:

# Включение автоматической смешанной точности
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

for epoch in range(epochs):
for data, target in train_loader:
data, target = data.cuda(), target.cuda()

with autocast(): # Автоматическое использование FP16 где возможно
output = model(data)
loss = loss_fn(output, target)

scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

Распределенное обучение

Для моделей, которые не помещаются в память одного GPU или требуют ускорения тренировки:

• Параллелизм данных — одна модель, копия на каждом GPU, разные батчи
• Параллелизм моделей — разные части модели на разных GPU
• ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) — распределение оптимизатора, градиентов и параметров

Пример настройки распределенного обучения в PyTorch:

# Настройка распределенного обучения с DDP
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def train(rank, world_size):
setup(rank, world_size)
model = MyModel().to(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

# Создание распределенного загрузчика данных
train_sampler = DistributedSampler(dataset)
train_loader = DataLoader(dataset, sampler=train_sampler, batch_size=batch_size_per_gpu)

# Обучение
for epoch in range(epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch) # Важно для правильного перемешивания
# Стандартный цикл обучения

# Запуск на нескольких GPU
world_size = torch.cuda.device_count()
mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

Градиентное накопление

Для тренировки с эффективно большим размером батча без увеличения потребления памяти:

# Градиентное накопление
accumulation_steps = 4 # Эквивалент увеличения batch size в 4 раза
optimizer.zero_grad()

for i, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.cuda(), target.cuda()
output = model(data)
loss = loss_fn(output, target) / accumulation_steps # Нормализуем потерю
loss.backward()

if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()

Профилирование и оптимизация узких мест

Для выявления и устранения проблем производительности:

• Используйте профайлеры (NVIDIA Nsight, PyTorch Profiler) для анализа использования GPU
• Мониторьте память GPU и CPU для выявления утечек и неоптимальных операций
• Проверяйте эффективность конвейера данных и синхронизацию CPU-GPU

Пример использования профайлера PyTorch:

# Профилирование модели PyTorch
from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity

with profile(
activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA],
with_stack=True,
record_shapes=True
) as prof:
for data, target in train_loader:
data, target = data.cuda(), target.cuda()
with record_function("model_inference"):
output = model(data)
with record_function("loss_compute"):
loss = loss_fn(output, target)
with record_function("backward"):
loss.backward()
with record_function("optimizer"):
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()

# Печать таблицы операций сортировкой по времени CUDA
print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10))

Компиляция и оптимизация графов вычислений

Современные фреймворки предлагают инструменты для оптимизации графа вычислений:

• TorchScript и JIT-компиляция в PyTorch
• XLA компиляция для TensorFlow на TPU/GPU
• TensorRT для оптимизации инференса

Передовые практики оптимизации производительности

Дополнительные стратегии для экстремальной оптимизации:

• Архитектурная оптимизация — выбор эффективных слоев и компонентов (например, замена vanilla convolutions на depthwise separable)
• Квантизация моделей — снижение точности весов до INT8/INT4 для ускорения инференса
• Pruning — удаление незначительных весов для сжатия модели
• Knowledge distillation — перенос знаний из большой модели в компактную
• Checkpointing — освобождение памяти путем пересчета активаций при обратном проходе
• Бенчмаркинг различных архитектур GPU для конкретных задач (Ampere vs Volta vs Turing)

Экономические аспекты использования GPU для машинного обучения в облаке

Финансовая оптимизация машинного обучения на GPU — ключевой аспект, который может определять жизнеспособность проекта. Разница между оптимальным и неоптимальным подходом к использованию облачных ресурсов может составлять десятки тысяч долларов в месяц. 💰

Модели ценообразования и стратегии оптимизации затрат

Облачные провайдеры предлагают различные модели ценообразования, понимание которых помогает значительно сократить расходы:

Стратегии оптимизации затрат включают:

• Гибридный подход — использование Reserved instances для базовой нагрузки и Spot для пиковой
• Автоматическое масштабирование — включение ресурсов только при необходимости
• Региональная оптимизация — выбор регионов с более низкими ценами (разница может достигать 20-30%)
• Мониторинг использования — выявление и отключение неиспользуемых ресурсов

TCO: On-premise vs Cloud для ML-проектов

Сравнение общей стоимости владения (TCO) для локальной инфраструктуры и облачного решения:

• Капитальные затраты (On-premise):
• Оборудование (GPU-серверы, хранилища, сетевая инфраструктура)
• Инфраструктура ЦОД (охлаждение, электропитание, безопасность)
• Лицензии на ПО
• Операционные затраты (On-premise):
• Электроэнергия (для высокопроизводительных GPU до 300-500 Вт на карту)
• Обслуживание и администрирование
• Обновление оборудования (каждые 2-3 года для сохранения конкурентоспособности)
• Операционные затраты (Cloud):
• Плата за вычислительные ресурсы
• Плата за хранение данных и их передачу
• Дополнительные сервисы (мониторинг, безопасность)

Анализ порога рентабельности показывает, что для проектов с постоянной высокой утилизацией (>70% времени) локальное решение может быть экономически выгодным через 18-24 месяца. Однако большинство ML-проектов имеют циклическую природу с периодами интенсивной тренировки и длительными периодами инференса или простоя, что делает облачные решения более привлекательными.

Стратегии для различных стадий ML-проекта

Оптимальный подход к использованию облачных ресурсов зависит от стадии проекта:

• Исследование и разработка:
• Используйте интерактивные среды с почасовой оплатой (Notebooks)
• Применяйте облегченные версии моделей для быстрого прототипирования
• Тестируйте на небольших датасетах перед масштабированием
• Масштабное обучение:
• Планируйте тренировки на непиковое время для использования спотовых инстансов
• Автоматизируйте развертывание и отключение ресурсов
• Используйте чекпойнты для защиты от прерываний
• Продакшн и инференс:
• Рассмотрите серверлесс-решения для нерегулярных запросов
• Оптимизируйте модели для инференса (квантизация, дистилляция)
• Используйте автомасштабирование для адаптации к нагрузке

Расчет ROI для ML-проектов на GPU

Оценка возврата инвестиций требует учета как прямых затрат на облачные ресурсы, так и бизнес-выгод:

• Прямые затраты:
• Стоимость GPU-инстансов для тренировки и инференса
• Затраты на хранение данных и их передачу
• Расходы на управление и мониторинг
• Потенциальные выгоды:
• Сокращение времени разработки благодаря быстрой итерации
• Ускорение вывода продукта на рынок
• Возможность работы с более сложными моделями, дающими лучшие результаты
• Масштабируемость без капитальных затрат

Практический пример: проект классификации медицинских изображений, обученный на облачных GPU, может сократить время диагностики на 70% и снизить количество ложноположительных результатов на 25%. Экономический эффект включает снижение нагрузки на специалистов, более раннее начало лечения и снижение затрат на дополнительные исследования.

Долгосрочное планирование и гибридные решения

Стратегия долгосрочного управления затратами может включать:

• Гибридный подход — локальная инфраструктура для базовой нагрузки, облако для пиковой
• Мультиоблачная стратегия — использование различных провайдеров для разных задач и защиты от привязки к одному поставщику
• Автоматизация жизненного цикла — системы управления ресурсами на основе политик
• Регулярный аудит использования — выявление недоиспользованных ресурсов и изменение стратегии

Инструменты финансового планирования облачных расходов включают:

• AWS Cost Explorer и AWS Budgets
• Google Cloud Cost Management
• Azure Cost Management
• Специализированные сервисы (Cloudability, CloudHealth)

Облачные вычисления с GPU-ускорением радикально изменили ландшафт машинного обучения, сделав передовые технологии доступными для организаций любого масштаба. Понимание технических аспектов настройки, оптимизации и экономических стратегий использования этих ресурсов позволяет максимизировать эффективность инвестиций в ML-проекты. Независимо от того, тренируете ли вы крупную языковую модель или развертываете инферентную систему компьютерного зрения, правильный выбор платформы, архитектуры и стратегии использования облачных GPU определяет не только техническую успешность, но и бизнес-ценность вашего решения.

Читайте также

• Молниеносное обучение моделей: от сырых данных к ML-решениям
• Типы машинного обучения: гайд по выбору оптимального алгоритма
• KNN в Python: пошаговая реализация алгоритма для классификации данных
• Математика для машинного обучения: от основ к глубокому пониманию
• Машинное обучение в кибербезопасности: новое оружие защиты
• Random Forest: от принципов работы до практического применения
• Google Таблицы и машинное обучение: 5 методов для анализа данных
• Наивный байесовский классификатор: принципы, применение, преимущества
• Машинное обучение: от философских идей до искусственного разума
• ML Engineer: профессия на стыке математики и программирования