Machine learning Interview

📈 Этот репозиторий содержит примеры и руководства по использованию моделей и методов компьютерного зрения SOTA.

Узнайте все, начиная со старой школы ResNet, YOLO и трансформаторов обнаружения объектов, таких как DETR, и заканчивая новейшими моделями, такими как Grounding DINO, SAM и GPT-4 Vision.

47 блокнотов, 33 урока и 42 записи в блоге, охватывающие 21 различную модель.

https://github.com/roboflow/notebooks

@machinelearning_interview

🔥 Бесплатные курсы Data Science на 2024 год.

▪ Смотреть

@machinelearning_interview

🖥 Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?

▪ Читать

@machinelearning_interview

⚡️ Вливаемся в Data Science: подробный roadmap что и где изучать

▪Читать

@machinelearning_interview

📚 Учебники по машинному обучению

Коллекция из 100 с лишним уроков по машинному обучению, написанных в основном на python.

▪Github

@machinelearning_interview

🚕 Как Uber вычисляет время прибытия со скоростью полмиллиона запросов в секунду

📌 Читать

@machinelearning_interview

❔ В этом каталоге собраны советы и ресурсы для подготовки к поведенческим собеседованиям.

Суть поведенческого собеседованиям в том что успех в прошлом = успех в будущем, и еще рекрутеру важно понять являетcя ли кандидат “culture fit” для компании, то есть совпадаете ли вы по ценностям, точнее совпадает ли “поведение” (behavior) кандидата c ценностями компании. Эти ценности (values, mission) конечно лучше предварительно изучить на сайте компании.

▪Github

@machinelearning_interview

📕 ML-Papers-of-the-Week
Public

Если вы ищете интересные и увлекательные статьи по ML и LLM, то предлагаем вам отличный репозиторий.

С начала года в этом репозитории собираются все самые модные и интересные статьи. Вы найдете здесь множество полезного чтива.

https://github.com/dair-ai/ML-Papers-of-the-Week

@machinelearning_interview

⚡️ 100 вопросов с собеседований Data Science

Habr: https://habr.com/ru/articles/783766/

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=6Pk4OgdNxXQ

@machinelearning_interview

📹 Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior.

▪Видео
▪Задание
▪ Код из видео
▪Тест
▪ Список реальных тестовых заданий с собеседований.

@machinelearning_interview

🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering.

Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL.

https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions

@machinelearning_interview

🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python

https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/

@machinelearning_interview

▶ Новая версия документации matplotlib!

Как создавать анимацию: https://matplotlib.org/3.7.3/tutorials/introductory/animation_tutorial.html#sphx-glr-tutorials-introductory-animation-tutorial-py

и все об аннотациях: https://matplotlib.org/devdocs/users/explain/text/annotations.html#annotations

@machinelearning_interview

🤗 Как построить интерактивное пространство HF для визуализации набора данных изображений

https://huggingface.co/blog/MarkusStoll/interactive-hf-space-to-visualize-image-datasets

@machinelearning_interview

⚡️ Если вы хотите начать изучать машинное обучение на практике:

Intro to Machine Learning от Kaggle поможет вам построить свою первую модель!

- 8 уроков.
- 100% бесплатно.

Поробовать: http://kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

@machinelearning_interview

🔥 101 упражнение Pandas & 100 упражнений по Numpy

Практические задачи по анализу данных с ответами. Полезные тренажёры, которые помогут подготовиться к собеседованиям.

📌 Pandas - https://machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/
▪24 Важные функции Pandas

📌 Numpy - https://github.com/rougier/numpy-100
▪Продвинутый NumPy
▪Numpy видео-курс

@machinelearning_interview

⚡️ 30+ проектов, которые помогут вам добиться успеха на собеседованиях и в поисках работы в области Data Science и Data Analytics.

Охватывает:

1. Начальный уровень
2. Срдений уровень
3. Продвинутый уровень

К проектам прилагаются датасет и пояснения к ним.

👉 Статья

@machinelearning_interview

👉 Awesome ML для кибербезопасности

Список полезных инструментов и ресурсов, связанных с использованием машинного обучения для кибербезопасности.

🔗 https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity

@machinelearning_interview

👨‍🎓 Бесплатный курс от Гарвардского университета: Введение в искусственный интеллект с помощью Python:

Это невероятный ресурс, которым стоит воспользоваться!

https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python

@machinelearning_interview

🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow?

На диаграмме показано множество вариантов использования PostgreSQL - одной базы данных, которая включает в себя почти все функции необходимых разработчикам.

🔹OLTP (Online Transaction Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для CRUD-операций (Create-Read-Update-Delete).

🔹OLAP (Online Analytical Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для аналитической обработки. PostgreSQL основан на архитектуре 𝐇𝐓𝐀𝐏 (Hybrid transactional/analytical processing), поэтому он может хорошо работать как с OLTP, так и с OLAP.

🔹FDW (Foreign Data Wrapper)
FDW - это расширение, доступное в PostgreSQL, которое позволяет нам обращаться к таблице или схеме одной базы данных из другой.

🔹Streaming
PipelineDB - это расширение PostgreSQL для высокопроизводительной агрегации временных рядов, предназначенное для работы с отчетами и аналитическими приложениями в реальном времени.

🔹Geospatial
PostGIS - это расширитель базы данных для объектно-реляционной базы данных PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяя выполнять запросы на определение местоположения в SQL.

🔹Временные ряды
Timescale расширяет PostgreSQL для работы с временными рядами и аналитикой. Например, разработчики могут объединять непрерывные потоки финансовых и тиковых данных с другими бизнес-данными для создания новых приложений и получения уникальных знаний.

🔹Распределенные таблицы
CitusData масштабирует Postgres за счет распределения данных и запросов.

Какая база данных вам нравится больше всего?

@machinelearning_interview