[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"nav-categories":3,"article-16-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-python-kotorye-stoit-poprobovat":78},{"data":4},[5,53,65,72],{"name":6,"slug":7,"categories":8},"Продуктивность","productivity",[9,13,17,21,25,29,33,37,41,45,49],{"id":10,"title":11,"slug":12},8,"Саморазвитие","samorazvitie",{"id":14,"title":15,"slug":16},30,"Психология","psihologiya",{"id":18,"title":19,"slug":20},3,"Делаем карьеру","delaem-kareru",{"id":22,"title":23,"slug":24},10,"Советы","sovety",{"id":26,"title":27,"slug":28},11,"Для новичка","dlya-novichka",{"id":30,"title":31,"slug":32},25,"Контекстная реклама","kontekstnaya-reklama",{"id":34,"title":35,"slug":36},23,"Маркетинг","marketing073254",{"id":38,"title":39,"slug":40},7,"Социальные сети","socialnye-seti",{"id":42,"title":43,"slug":44},4,"Удалённая работа","udalennaya-rabota",{"id":46,"title":47,"slug":48},12,"Способы заработка","sposoby-zarabotka",{"id":50,"title":51,"slug":52},14,"Финансы","finansy",{"name":54,"slug":55,"categories":56},"Технологии","tech",[57,61],{"id":58,"title":59,"slug":60},15,"YouTube","youtube",{"id":62,"title":63,"slug":64},33,"Трафик","trafik",{"name":66,"slug":67,"categories":68},"Бизнес","business",[69],{"id":70,"title":66,"slug":71},5,"biznes",{"name":73,"slug":74,"categories":75},"Новости","news",[76],{"id":77,"title":73,"slug":74},9,{"post":79,"published_news":103,"popular_news":168,"categories":230},{"title":80,"description":81,"meta_title":80,"meta_description":82,"meta_keywords":83,"text":84,"slug":85,"created_at":86,"publish_at":87,"formatted_created_at":88,"category_id":10,"links":89,"view_type":93,"video_url":91,"views":94,"likes":77,"lang":95,"comments_count":96,"category":97},"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать","В этой статье мы сначала объясним, что такое библиотеки машинного обучения Python, а затем рассмотрим 16 лучших библиотек Python.  Рассмотрим такие классические библиотеки, как scikit-learn и PyTorch, а также более новые специализированные библиотеки, такие как STUMPY и PyMC3.","Что такое библиотеки машинного обучения Python,  16 лучших библиотек Python - которые стоит попробовать,","16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать,","\u003Cp>Привет друзья!\u003C/p>\n\n\u003Cp>Наука о данных переживает бурный рост - в немалой степени благодаря невероятному количеству отличных библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, доступных как для начинающих, так и для опытных пользователей. \u003Cbr />\nСреди тысяч существующих библиотек я рассмотрю 16 фаворитов по результатам последнего опроса Stack OverFlow Survey. Эти библиотеки охватывают то, что каждый специалист по данным использует в своей повседневной работе.\u003C/p>\n\n\u003Cp>В этой статье мы сначала объясним, что такое библиотеки машинного обучения Python, а затем рассмотрим 16 лучших библиотек Python.  Рассмотрим такие классические библиотеки, как scikit-learn и PyTorch, а также более новые специализированные библиотеки, такие как STUMPY и PyMC3.\u003C/p>\n\n\u003Ch4>1. Что такое библиотеки машинного обучения Python?\u003C/h4>\n\n\u003Cp>Библиотеки машинного обучения Python можно рассматривать как готовые инструменты и фреймворки, которые можно подключать к проектам для различных целей.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Многие из этих библиотек были разработаны для упрощения процесса кодирования и рабочих процессов машинного обучения, что делает машинное обучение более доступным как для начинающих пользователей Python, так и для новичков в области машинного обучения. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Эти готовые инструменты ускоряют процесс итераций, что позволяет сократить время между экспериментами (например, A/B-тестированием) и внедрением в производство. Различные библиотеки служат для разных целей. В зависимости от того, создаете ли вы приложение для распознавания изображений или систему рекомендаций, вам потребуется "pip install" различных библиотек. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Некоторые библиотеки созданы для специализированных задач: библиотека transformer отлично подходит для работы с архитектурами обработки естественного обучения. Другие библиотеки лучше интегрируются с определенными технологическими стеками: scikit-learn хорошо сочетается с анализом данных в pandas и визуализацией данных в plotly.\u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cpicture class=\"image-align-right\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/10okerkerkurukrukru.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-right\" height=\"233\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/10okerkerkurukrukru.jpg\" width=\"350\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>Освой новую профессию пройдя курс "Основы Python" от школы Хекслет! \u003C/p>\n\n\u003Cp>На этом курсе вы изучите основы языка Python (произносится как «Пайтон» или «Питон»). Вы изучите основы программирования на Python, познакомитесь с синтаксисом, условиями и циклами, типами данных и библиотеками. Этот курс поможет разобраться, как в Python работают объявление функций и встроенные методы. В итоге вы начнете писать несложные программы, освоите стандарты именования, а также сможете искать и анализировать ошибки в коде.\u003C/p>\n\n\u003Cp>По ходу всего курса мы будем закреплять теорию на практике, чтобы вы привыкли к синтаксису и смогли погрузиться в язык. Знания из этого курса помогут получить основное представление о Python, его принципах и особенностях. Это базовый курс, который подойдет как новичкам в программировании, так и тем, кто осваивает новый язык.\u003C/p>\n\n\u003Ch4>2. 16 лучших библиотек машинного обучения на языке Python\u003C/h4>\n\n\u003Cp>Перейдем к рассмотрению этих библиотек, которые охватывают целый ряд областей машинного обучения, включая глубокое обучение, прогнозирование временных рядов и обработку естественного языка. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Я сгруппировал их по пяти категориям: сначала классические библиотеки машинного обучения, которые все знают и любят, затем глубокое обучение, прогнозирование, обработка естественного языка, а также статистика и технические вычисления. \u003C/p>\n\n\u003Ch3>Классические библиотеки машинного обучения Python\u003C/h3>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>scikit-learn\u003C/strong>\u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cpicture class=\"image-align-right\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/fweffwefwfedfrnrthnwrbqer.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-right\" height=\"300\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/fweffwefwfedfrnrthnwrbqer.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>Для чего нужна: Запуск проектов по машинному обучению с помощью хорошо документированного и простого в использовании инструмента.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Scikit-learn - это комплексный фреймворк для простого прогностического анализа данных. Он построен на базе других популярных библиотек Python для ML и анализа данных, таких как NumPy, SciPy и matplotlib.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Она популярна благодаря простоте использования и хорошо продуманным учебным пособиям, которые помогают пользователям реализовать машинное обучение и обучают таким понятиям, как выбор модели, настройка параметров и оценка производительности.\u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>XGBoost\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Алгоритм градиентного усиления позволяет повысить производительность при решении задач структурированных данных. \u003C/p>\n\n\u003Cp>XGBoost - это библиотека градиентного усиления, известная своей высокой скоростью и производительностью. Она используется во многих соревнованиях Kagglers, поскольку является одной из самых универсальных библиотек машинного обучения на языке Python и подходит для решения различных задач, включая классификацию, регрессию и ранжирование.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Кроме того, XGBoost может выполнять вычисления параллельно, что делает его невероятно быстрой библиотекой ML. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>\u003Cpicture class=\"image-align-right\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/ogp.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-right\" height=\"121\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/ogp.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>LightGBM\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего она нужна: Отлично подходит для выполнения машинного обучения на больших наборах данных. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Подобно XGBoost, LightGBM также является эффективным фреймворком градиентного усиления. Он известен своей скоростью и является особенно эффективной библиотекой для больших данных или если проект имеет ограничения по ресурсам.\u003C/p>\n\n\u003Cp>LightGBM выращивает деревья по листьям, в отличие от других библиотек градиентного усиления, которые выращивают деревья по уровням. Хотя это означает, что результаты могут быть более точными, это также чревато чрезмерной подгонкой на небольших наборах данных. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>CatBoost\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Градиентный ускоряющий алгоритм на деревьях решений, специализированный для работы с категориальными данными. \u003C/p>\n\n\u003Cp>CatBoost - это ускоряющий алгоритм, известный своей высокой точностью. Это наиболее предпочтительная библиотека для категориальных данных, поскольку она не требует длительной предварительной обработки или кодирования. Это облегчает пользователям непосредственную работу с моделью машинного обучения с категориальными признаками.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Библиотеки машинного обучения Python для глубокого обучения\u003C/h3>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>\u003Cpicture class=\"image-align-left\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/pytorch.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-left\" height=\"227\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/pytorch.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>PyTorch\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего она подходит: Динамическое глубокое обучение и исследовательские приложения. \u003C/p>\n\n\u003Cp>PyTorch был разработан компанией Meta для построения нейронных сетей в исследовательских целях. Он известен своим динамическим вычислительным графом, который строит графы "на лету", в отличие от статических графов TensorFlow.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Это делает его идеальным для задач, требующих динамических входов и структур, таких как обработка текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (РНС). \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>TensorFlow\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Обучение крупномасштабных моделей глубокого обучения и поддержка сквозных рабочих процессов машинного обучения. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cpicture class=\"image-align-right\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/xip6nsz.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-right\" height=\"169\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/xip6nsz.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>TensorFlow был разработан компанией Google Brain для построения и развертывания сложных моделей машинного обучения, включая сети глубокого обучения. Как следует из названия, TensorFlow работает на тензорах или многомерных массивах данных. Вычисления представляются в виде графов, где узлы - это операции, а ребра - тензоры.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Хотя TensorFlow может использоваться для различных задач ML, лучше всего он подходит для нейронных сетей.\u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Keras\u003C/strong>\u003Cbr />\nЧем он хорош: Имеет удобный интерфейс и поставляется с предварительно обученными моделями, что позволяет быстро создавать прототипы моделей глубокого обучения.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Keras - это высокоуровневый API для нейронных сетей, который упрощает построение нейросетевых моделей для специалистов по обработке данных. Он был интегрирован в TensorFlow. Модели Keras строятся с помощью таких строительных блоков, как слои, оптимизаторы и функции активации.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Такой модульный подход делает построение моделей машинного обучения очень доступным. Модели могут быть построены, обучены и оценены с минимальным количеством кода. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>FastAI\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего это нужно: Упрощает процесс построения и обучения моделей глубокого обучения с минимальным количеством кода. \u003C/p>\n\n\u003Cp>FastAI был создан для того, чтобы сделать современные методы машинного обучения более доступными для использования. Благодаря минимальному количеству кода продвинутые методы становятся более доступными для начинающих пользователей Python.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Это библиотека глубокого обучения, построенная на основе PyTorch и ориентированная на практическое применение и быстрое создание прототипов.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Прогнозирование временных рядов: Библиотеки машинного обучения Python\u003C/h3>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>STUMPY\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего она нужна: Более эффективный анализ очень длинных временных рядов.\u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cpicture class=\"image-align-left\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/keras-install-cover-1920x1080.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-left\" height=\"169\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/keras-install-cover-1920x1080.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>STUMPY - одна из новых библиотек машинного обучения на языке Python. Она вычисляет матричные профили - новую структуру данных, которая может быть использована для выявления закономерностей и аномалий в данных временных рядов.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Поскольку библиотека рассчитана на масштабируемость, STUMPY может работать с очень длинными временными рядами. Библиотека имеет простой дизайн API, что облегчает ее применение в широком спектре проектов. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Prophet\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего она нужна: Если в вашем наборе данных временных рядов присутствуют ярко выраженные сезонные закономерности, используйте эту библиотеку для прогнозирования. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Prophet была выпущена компанией Facebook (сейчас Meta) в 2017 году как библиотека для прогнозирования нерегулярных временных рядов. В ее работе учитываются тренды, сезонность и эффект праздников.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Поскольку Prophet использует API sklearn, большинство аналитиков данных смогут быстро освоить его и начать использовать в своих проектах.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Библиотеки обработки естественного языка (NLP)\u003C/h3>\n\n\u003Cp>\u003Cimg class=\"image-align-right\" height=\"200\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/0-v4vzpycmozzgzpwc.jfif\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003Cstrong>Transformers\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего она нужна: Используйте более 150 000 предварительно обученных моделей для обработки естественного языка, компьютерного зрения и т. д. \u003C/p>\n\n\u003Cp>Библиотека Transformers, включающая такие популярные модели, как BERT, RoBERTa и GPT-2, также содержит наборы данных по NLP. Это позволяет пользователям быстро проводить эксперименты с готовыми наборами данных и самыми современными моделями. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>spaCy\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего это нужно: Если ваш NLP-проект оптимизирован с точки зрения скорости, то spaCy предлагает высокую производительность для готовых к производству приложений. \u003C/p>\n\n\u003Cp>spaCy называет себя "промышленной" NLP-библиотекой, и ее конкурентным преимуществом является то, что она построена на языке Cython. spaCy также предлагает предварительно обученные модели и векторы слов для различных языков. Дизайн API позволяет легко создавать пользовательские конвейеры обработки для рабочих процессов машинного обучения. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Gensim\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Масштабируемая библиотека машинного обучения на языке Python для векторного пространства и тематического моделирования, которую лучше всего использовать для работы с массивами данных, слишком большими для размещения в памяти.  \u003C/p>\n\n\u003Cp>Gensim специализируется на обработке больших массивов данных. В ней используется Latent Dirichlet Allocation (LDA) для моделирования тем и кластеризации документов. Gensim хорошо работает с неравномерными матрицами, что снижает требования к объему памяти и обеспечивает более эффективные вычисления. Это удобно для задач обработки текстов, в которых обычно используются очень большие массивы данных.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Библиотеки машинного обучения на языке Python для статистики и технических вычислений\u003C/h3>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>statsmodels\u003C/strong>\u003C/p>\n\n\u003Cp>Для чего она нужна: Библиотека статистики, позволяющая исследовать данные, строить модели, проводить регрессионный анализ и проверять гипотезы. \u003C/p>\n\n\u003Cp>statsmodels - это набор инструментов для проверки гипотез и построения статистических моделей, хорошо интегрирующийся с другими пакетами данных Python. Его пользователями являются исследователи, экономисты и социологи, поскольку statsmodels может использоваться для более глубокого анализа (проверка гетероскедастичности, автокорреляции и мультиколлинеарности). \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cpicture class=\"image-align-left\">\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/2ergerhgrwthrfwthrt.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-left\" height=\"276\" src=\"https://cdn.quasa.io/photos/foto-gangadhar/2ergerhgrwthrfwthrt.jpg\" width=\"300\" / alt=\"16 лучших библиотек машинного обучения Python, которые стоит попробовать\" loading=\"lazy\">\u003C/picture>\u003Cstrong>SciPy\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Как следует из названия, SciPy лучше всего подходит для научных вычислений и является базовой библиотекой для расширенного использования. \u003C/p>\n\n\u003Cp>SciPy была создана на основе библиотеки NumPy, чтобы предложить ученым и инженерам более сложные функции. Она может использоваться для решения задач с собственными значениями, алгебры, оптимизации, обработки сигналов и изображений, статистики, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и т.д.\u003C/p>\n\n\u003Cp>SciPy также поддерживает разреженные данные и их эффективное вычисление. Он может использоваться с другими библиотеками Python для визуализации и преобразования данных. \u003C/p>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>PyMC3\u003C/strong>\u003Cbr />\nДля чего он нужен: Для опытных пользователей, разбирающихся в программировании вероятностей, или для тех, кто хочет понять неопределенность при анализе данных. \u003C/p>\n\n\u003Cp>PyMC3 - это популярная библиотека, реализующая байесовское статистическое моделирование на языке Python. Она поддерживает широкий спектр численных методов аппроксимации апостериорных распределений, включая методы Марковской цепи Монте-Карло (MCMC).\u003C/p>\n\n\u003Cp>Как и многие другие библиотеки машинного обучения Python, о которых пойдет речь в этой статье, она хорошо интегрируется с другими библиотеками данных Python для создания сквозных конвейеров машинного обучения.\u003C/p>\n\n\u003Ch4>Подытожим\u003C/h4>\n\n\u003Cp>Независимо от того, хотите ли вы начать с построения и обучения моделей, визуализации данных или более продвинутых способов оптимизации текстовых данных для обработки больших данных, эти библиотеки машинного обучения на языке Python послужат вам полезными инструментами в вашем путешествии в машинное обучение. Надеюсь вы приятно провели время, совсем скоро увидимся!\u003C/p>","16-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-python-kotorye-stoit-poprobovat","2023-10-18T11:23:06.000000Z","2023-10-19T09:00:00.000000Z","19.10.2023",{"image":90,"image_webp":91,"thumb":92,"thumb_webp":92},"https://cdn.quasa.io/images/news/8a9LWgWQLupvw42P4vbqnHA8EB6LdBj5SSYIp9Iv.webp",null,"https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/8a9LWgWQLupvw42P4vbqnHA8EB6LdBj5SSYIp9Iv.webp","large",4494,"ru",0,{"id":10,"title":11,"slug":12,"meta_title":98,"meta_description":99,"meta_keywords":100,"deleted_at":91,"created_at":101,"updated_at":102,"lang":95},"Quasa Медиа — это блог о взломе роста в Саморазвитии","Всё о Саморазвитии. Основные Сферы жизни. Интересные темы и лайфхаки в QUASA MEDIA","Как стать лучше, как развиваться, как достичь гармонии, лайфхаки для саморазвития","2021-01-23T11:10:04.000000Z","2024-08-25T15:51:36.000000Z",[104,120,133,144,155],{"title":105,"description":106,"slug":107,"created_at":108,"publish_at":109,"formatted_created_at":110,"category":111,"links":112,"view_type":117,"video_url":91,"views":118,"likes":96,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Потеряли доступ к крипто кошельку? Единственный надежный способ вернуть активы","Потеря доступа к крипто кошельку часто воспринимается как цифровая катастрофа. Однако важно помнить: ваши монеты не «лежат» в приложении или на флешке — они находятся в блокчейне. Устройство или программа — это лишь интерфейс.","poteryali-dostup-k-kripto-koshelku-edinstvennyy-nadezhnyy-sposob-vernut-aktivy","2026-04-20T13:07:26.000000Z","2026-04-21T13:02:00.000000Z","21.04.2026",{"title":51,"slug":52},{"image":113,"image_webp":114,"thumb":115,"thumb_webp":116},"https://cdn.quasa.io/images/news/geSEtYi4nkxjy0QGmRo1hHxq0IghZxoP322SygY1.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/geSEtYi4nkxjy0QGmRo1hHxq0IghZxoP322SygY1.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/geSEtYi4nkxjy0QGmRo1hHxq0IghZxoP322SygY1.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/geSEtYi4nkxjy0QGmRo1hHxq0IghZxoP322SygY1.webp","small",42,false,{"title":121,"description":122,"slug":123,"created_at":124,"publish_at":125,"formatted_created_at":110,"category":126,"links":127,"view_type":117,"video_url":91,"views":132,"likes":96,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Дилемма супер-ИИ: Почему «гениальность» мешает корпоративной автоматизации","В современной индустрии ИИ наметился парадокс. Модели, которые бьют рекорды на олимпиадах по математике, часто проваливают простейшие задачи в корпоративной среде.","dilemma-super-ii-pochemu-genialnost-meshaet-korporativnoy-avtomatizacii","2026-04-20T12:24:43.000000Z","2026-04-21T11:08:00.000000Z",{"title":66,"slug":71},{"image":128,"image_webp":129,"thumb":130,"thumb_webp":131},"https://cdn.quasa.io/images/news/75jP0hVLxN1NF7yUVntNX4OETWO6SaNBMzsDxfaW.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/75jP0hVLxN1NF7yUVntNX4OETWO6SaNBMzsDxfaW.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/75jP0hVLxN1NF7yUVntNX4OETWO6SaNBMzsDxfaW.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/75jP0hVLxN1NF7yUVntNX4OETWO6SaNBMzsDxfaW.webp",53,{"title":134,"description":135,"slug":136,"created_at":137,"publish_at":138,"formatted_created_at":110,"category":139,"links":140,"view_type":93,"video_url":91,"views":143,"likes":96,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Как определить победителя в конкурсе в Инстаграм: сайты и сервисы в помощь","Конкурсы в соцсетях — это работающий инструмент для повышения активности подписчиков.","kak-opredelit-pobeditelya-v-konkurse-v-instagram-sayty-i-servisy-v-pomoshch","2022-02-10T11:12:47.000000Z","2026-04-21T11:00:00.000000Z",{"title":39,"slug":40},{"image":141,"image_webp":91,"thumb":142,"thumb_webp":142},"https://cdn.quasa.io/images/news/Fa1Oo5ipMxRkUGORBSGoet695foMAbsq117iylpj.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/Fa1Oo5ipMxRkUGORBSGoet695foMAbsq117iylpj.webp",4573,{"title":145,"description":146,"slug":147,"created_at":148,"publish_at":148,"formatted_created_at":110,"category":149,"links":150,"view_type":117,"video_url":91,"views":132,"likes":96,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Эра «Двух Джонов»: Как Apple планирует выиграть ИИ-гонку с помощью железа, а не облаков","В сентябре 2026 года штурвал переходит к Джону Тернусу — человеку, который прошел путь от инженера-механика до вице-президента по аппаратным разработкам.","era-dvuh-dzhonov-kak-apple-planiruet-vyigrat-ii-gonku-s-pomoshchyu-zheleza-a-ne-oblakov","2026-04-21T09:59:45.000000Z",{"title":73,"slug":74},{"image":151,"image_webp":152,"thumb":153,"thumb_webp":154},"https://cdn.quasa.io/images/news/mkF3UskAefZuxc7fqrytQvomGqH5AushLinaP8ci.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/mkF3UskAefZuxc7fqrytQvomGqH5AushLinaP8ci.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/mkF3UskAefZuxc7fqrytQvomGqH5AushLinaP8ci.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/mkF3UskAefZuxc7fqrytQvomGqH5AushLinaP8ci.webp",{"title":156,"description":157,"slug":158,"created_at":159,"publish_at":160,"formatted_created_at":110,"category":161,"links":162,"view_type":117,"video_url":91,"views":167,"likes":96,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Эпидемия взломов в DeFi: Как Kelp DAO спровоцировал «криптопанику» и куда исчезли $800 млн","Цепная реакция, запущенная взломом инфраструктуры Kelp DAO, не только лишила проект $291 млн, но и спровоцировала один из крупнейших банковских набегов (bank run) в истории индустрии — из протокола Aave за сутки «убежало» порядка $6 млрд.","epidemiya-vzlomov-v-defi-kak-kelp-dao-sprovociroval-kriptopaniku-i-kuda-ischezli-800-mln","2026-04-20T11:01:18.000000Z","2026-04-21T09:05:00.000000Z",{"title":51,"slug":52},{"image":163,"image_webp":164,"thumb":165,"thumb_webp":166},"https://cdn.quasa.io/images/news/DvglYBqUbuoO7m5BrYl4cy2TzysGlVawuwUXCvBF.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/DvglYBqUbuoO7m5BrYl4cy2TzysGlVawuwUXCvBF.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/DvglYBqUbuoO7m5BrYl4cy2TzysGlVawuwUXCvBF.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/DvglYBqUbuoO7m5BrYl4cy2TzysGlVawuwUXCvBF.webp",58,[169,182,194,206,218],{"title":170,"description":171,"slug":172,"created_at":173,"publish_at":174,"formatted_created_at":175,"category":176,"links":177,"view_type":117,"video_url":91,"views":180,"likes":181,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Что такое темперамент человека и чем он отличается от характера","Сегодня мы с вами погрузимся в мир практической психологии и рассмотрим, что такое темперамент. Мы уверены, что вы не раз слышали это понятие, но, возможно, не до конца понимали его суть. Узнаем историю понятия и кратко разберем 4 типа темперамента.","chto-takoe-temperament-cheloveka-i-chem-on-otlichaetsya-ot-haraktera","2021-08-31T00:10:00.000000Z","2025-12-18T12:45:00.000000Z","18.12.2025",{"title":11,"slug":12},{"image":178,"image_webp":91,"thumb":179,"thumb_webp":179},"https://cdn.quasa.io/images/news/JhE5h2bmD07cu9sGu3ke0OOXoEws9FJd4YhdYd9t.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/JhE5h2bmD07cu9sGu3ke0OOXoEws9FJd4YhdYd9t.webp",1658362,35,{"title":183,"description":184,"slug":185,"created_at":186,"publish_at":187,"formatted_created_at":175,"category":188,"links":189,"view_type":117,"video_url":91,"views":192,"likes":193,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Отрицательные качества человека: список с пояснениями + примеры для резюме","Вы узнаете, что писать в резюме, если работодатель просит перечислить свои слабые стороны, и можно ли недостатки превратить в преимущества.","otricatelnye-kachestva-cheloveka-spisok-s-poyasneniyami-primery-dlya-rezyume","2021-08-26T11:43:39.000000Z","2025-12-18T12:47:00.000000Z",{"title":11,"slug":12},{"image":190,"image_webp":91,"thumb":191,"thumb_webp":191},"https://cdn.quasa.io/images/news/QM5IJhVcPXs56iLQEVfEipRGMjoDZKwx5yOI9baM.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/QM5IJhVcPXs56iLQEVfEipRGMjoDZKwx5yOI9baM.webp",610233,116,{"title":195,"description":196,"slug":197,"created_at":198,"publish_at":199,"formatted_created_at":175,"category":200,"links":201,"view_type":117,"video_url":91,"views":204,"likes":205,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Положительные качества человека: список достоинств для жизни, отношений и работы","Качества личности – это набор устойчивых психических состояний, с помощью которых человек взаимодействует с социумом, влияет на него и ведет активную деятельность.","polozhitelnye-kachestva-cheloveka-spisok-dostoinstv-dlya-zhizni-otnosheniy-i-raboty","2021-08-25T22:16:19.000000Z","2025-12-18T09:30:00.000000Z",{"title":11,"slug":12},{"image":202,"image_webp":91,"thumb":203,"thumb_webp":203},"https://cdn.quasa.io/images/news/GjO9AIKY0GptNr5rAcfA4QMPIJKlFxaJ8Yy9gCDb.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/GjO9AIKY0GptNr5rAcfA4QMPIJKlFxaJ8Yy9gCDb.webp",607165,171,{"title":207,"description":208,"slug":209,"created_at":210,"publish_at":211,"formatted_created_at":175,"category":212,"links":213,"view_type":117,"video_url":91,"views":216,"likes":217,"lang":95,"comments_count":18,"is_pinned":119},"Интересные темы для разговоров с кем угодно и где угодно","Рекомендации для интересного общения. Темы, на которые можно поговорить.","interesnye-temy-dlya-razgovorov-s-kem-ugodno-i-gde-ugodno","2021-06-06T20:04:50.000000Z","2025-12-18T13:02:00.000000Z",{"title":23,"slug":24},{"image":214,"image_webp":91,"thumb":215,"thumb_webp":215},"https://cdn.quasa.io/images/news/0MQot5gzrfi2JKDfW9BmQBR954aYKcAmIa5LRojN.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/0MQot5gzrfi2JKDfW9BmQBR954aYKcAmIa5LRojN.webp",459416,84,{"title":219,"description":220,"slug":221,"created_at":222,"publish_at":223,"formatted_created_at":175,"category":224,"links":225,"view_type":117,"video_url":91,"views":228,"likes":229,"lang":95,"comments_count":96,"is_pinned":119},"Типы личности в психологии: 6 самых распространенных классификаций","Если простыми словами, то личность – это человек, обладающий набором индивидуальных характеристик и являющийся субъектом социальных отношений.","tipy-lichnosti-v-psihologii-6-samyh-rasprostranennyh-klassifikaciy","2021-10-11T22:27:07.000000Z","2025-12-18T08:25:00.000000Z",{"title":11,"slug":12},{"image":226,"image_webp":91,"thumb":227,"thumb_webp":227},"https://cdn.quasa.io/images/news/svg5pgcLVwCHibSqq7mqRS5kUkiogG2IpLBDDoi5.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/svg5pgcLVwCHibSqq7mqRS5kUkiogG2IpLBDDoi5.webp",297741,47,[231,232,233,234,235,236,237,238,239,240,241,242,243,244,245],{"title":63,"slug":64},{"title":15,"slug":16},{"title":31,"slug":32},{"title":35,"slug":36},{"title":59,"slug":60},{"title":51,"slug":52},{"title":47,"slug":48},{"title":27,"slug":28},{"title":23,"slug":24},{"title":73,"slug":74},{"title":11,"slug":12},{"title":39,"slug":40},{"title":66,"slug":71},{"title":43,"slug":44},{"title":19,"slug":20}]