TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← 折腾实验室频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @TossLabChannel · Post #11 · 10月16日

#脚本猫#scriptcat#task#签到#任务#script 微软积分商城签到v1.1.4.1 简介 每天自动完成 Microsoft Rewards 任务获取积分奖励, ✅必应搜索任务(Web)、 ✅每日活动任务(Web)、 ✅更多活动任务(Web)、 ✅新闻阅读任务(App)、 ✅每日签到任务(App)、 使用说明: 搭配ScriptCat完成定时脚本 Microsoft Rewards积分兑换地址:点击链接 作者geoi6sam1 ScriptCat:点击链接 源地址:点击链接 📢 群聊:@TossIPhone 🎈 频道:@TossIChannel 每天推送有用有趣的内容,包括但不限于#Emby#VPS#APP#Crack#Task#Lottery#Mooch#AppleNews#还有每天都有的抽奖活动,加入我们,一起搞机,一起折腾!

Results

找到 2 条相似帖子

搜索 #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 2023/09/21 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 2026/04/10 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading