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 #672 · 5月12日

#LinuxDo#浏览器脚本#论坛增强 LinuxDo Scripts:为 LinuxDo 论坛量身打造的增强脚本合集 由 dlzmoe 开发的 LinuxDo Scripts 是一套专为 LinuxDo 社区打造的浏览器增强脚本,涵盖浏览体验优化、互动增强、内容管理与 AI 智能辅助等多维度功能。 支持话题预览、快捷回复、“只看楼主”、黑夜模式、中英文混排优化等,同时内置 AI 总结与自动回帖等实用能力,并允许自定义皮肤与样式。 适用于提升重度用户的浏览效率与论坛参与体验。 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel 🔘折腾系列频道 - 全面介绍 🔘境外离岸银行教程合集目录 🔘折腾实验室优质Github项目合集 🔘大流量卡三大运营商推荐合作店

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