TGViewer
Channel Public Channel
Machine learning Interview

Machine learning Interview

@machinelearning_interview

ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!

Вопросы - @workakkk

РКН: clck.ru/3FmwRz
Subscribers
30.3K
Photos
1.9K
Videos
169
Links
1.3K

Showing posts older than #831 · Back to latest

Older Posts 7 shown
Post #830 27.9K
📚Cracking the Data Science Interview: Unlock insider tips from industry experts to master the data science field (2024)

Эта книга предлагает экспертное руководство по прохождению собеседования с полной подготовкой и уверенностью в себе. Начиная с введения в современный ландшафт науки о данных, вы найдете советы по поиску работы, составлению резюме и созданию первоклассного портфолио. Затем вы перейдете к таким темам, как Python, базы данных SQL, Git и продуктивность работы с shell-сценариями и Bash. Опираясь на этот фундамент, вы погрузитесь в основы статистики, заложив фундамент для концепций предварительного моделирования, машинного обучения, глубокого обучения и генеративного ИИ. В конце книги вы узнаете, как лучше всего подготовиться к интенсивному собеседованию в области науки о данных.

Книга
  • ❤ 14
  • 💔 4
  • 🔥 2
  • 👍 1
Post #825 4.82K
🌟 Визуализация основных понятий Machine Learning

Здесь очень наглядно объясняются разные концепции ML — алгоритм классификации, матрица рассеяния, дерево решений и т.д.

▶️ Визуализация
🟡 А вот и 2 часть

@machinelearning_interview
  • 👍 9
  • ❤ 3
  • 🔥 3
Post #819 4.8K
⚡️ Топ 100 вопросов по Data Science и ML с собеседований

Вот некоторые из этих вопросов:
— в чём суть метода случайного леса?
— расскажи про преобразование Бокса-Кокса
— что такое обучение с подкреплением?
— что показывает ROC-кривая?

▶️ Вопросы и ответы

@machinelearning_interview
  • 👍 14
  • ❤ 6
  • 🔥 2
  • 👎 1
Post #817 4.1K
⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS

Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!

https://habr.com/ru/articles/818889/

@machinelearning_interview
  • 👍 13
  • ❤ 3
  • 🔥 2
Post #812 5.07K
⚡️ Простое объяснение сложных концепций AI и ML на пальцах

Держите подборку полезных анимаций от Tom Yeh
Профессор очень просто объясняет такие понятия как MoE, умножение матриц, работу MLP в PyTorch, прямое/обратное распространение, работу GAN, устройство векторной БД и много всего ещё

▶️ Анимации с объяснением

@machinelearning_interview
  • 👍 21
  • 🔥 6
  • ❤ 3
Post #811 4.05K
🔥 На Хабре выбрали победителей конкурса «Технотекст» в номинации ML

Ими стали:
— Виктор Юрченко из Яндекса со статьей о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение
— Игорь Котенков из Open Data Science с научно-популярной статьей-разбором работы ChatGPT
— Мурат Апишев со статьей о методах позиционного кодирования в Transformer

@machinelearning_interview
  • 👍 14
Post #806 4.91K
🌟 Интерпретируемое машинное обучение — открытая книга от Christoph Molnar

Здесь можно найти ответы на многие вопросы по ML.
Вот некоторые из разделов:
— интерпретация нейросети
— дерево решений
— регрессия: линейная/логистическая

Большой упор сделан на подробное объяснение, поэтому детально разбираются такие кейсы:
— анализ комментариев на предмет спама
— построение модели регрессии по данным аренды велосипедов
— классификация причин возникновения рака

📎 Книга

@machinelearning_interview
  • 👍 18
  • ❤ 3
  • 🔥 3
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →