Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

Python используется для решения огромного количества задач, но у него есть одна большая проблема — скорость. Эта ситуация может измениться благодаря Mojo.

Я люблю готовить, поэтому постоянно закупаюсь ингредиентами для различных блюд. В последний раз я закупил их слишком много, и срок годности подходит к концу. Как спасти продукты, используя алгоритм Apriori, расскажу в посте.

Актуальность работы с большими объемами текстовой информации ещё долгое время (а может быть и всегда) будет неоспорима. При этом спектр задач весьма вариативен — от задач по поиску именованных сущностей, до классификации и кластеризации текстов обрабатываемых документов.

Сегодня я расскажу, как с помощью библиотеки ML Tuning осуществить подбор гиперпараметров модели GBTRegressor в PySpark

В повседневной жизни можно столкнуться с вопросом взаимосвязи двух или нескольких параметров – какая вероятностная связь присутствует в тех или иных условиях. Расскажу о подготовке данных к статистическому анализу, разберу два способа анализа данных с помощью библиотеки машинного обучения sklearn.

Табличные данные могут быть представлены по-разному: от простейших количественных измерений по каждому наблюдению, до привязки к нему текста или изображений. Данный пост о кейсе обработке текста в «табличках» с помощью BERT + Ridge и CatBoost.