⚠️ В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘 Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘 Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
👍5👏1🥱1
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят
На днях мы анонсировали наш новый курс «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учетом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете pen source решения и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
❤️ Старт 5 июля, а при оплате до 14 июня действует тариф «Early Bird».
🔥 Присоединяйтесь уже сейчас → https://clc.to/igQ4gA
На днях мы анонсировали наш новый курс «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учетом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете pen source решения и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
❤️ Старт 5 июля, а при оплате до 14 июня действует тариф «Early Bird».
🔥 Присоединяйтесь уже сейчас → https://clc.to/igQ4gA
❤6🥱3😁2
⚠️ В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘 Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘 Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
proglib.academy
Машинное обучение – это по любви: как предсказать мэтч на speed dating
Мы пройдём весь процесс предсказания мэтча на Speed Dating с помощью машинного обучения. Мы подготовим данные, обучим несколько моделей, сравним их точность и разберём ключевые факторы успеха. Технологии в поиске идеальной пары – это реально!
❤3
📚C Programming and Coding Question Bank with Solution: Make Your Coding Strong (2022)
✍️Автор: Swati Saxena
📃Страниц: 265
"Программирование на C и банк вопросов с решениями" охватывает все основные концепции и сложные вопросы по программированию на C с решениями.
В этой книге приведены примеры каждого ключевого слова, помогающие читателям понять логику, лежащую в основе кода. Включены практические вопросы, которые помогут читателям применить полученные знания и подготовиться к техническим собеседованиям.
Скачать книгу
✍️Автор: Swati Saxena
📃Страниц: 265
"Программирование на C и банк вопросов с решениями" охватывает все основные концепции и сложные вопросы по программированию на C с решениями.
В этой книге приведены примеры каждого ключевого слова, помогающие читателям понять логику, лежащую в основе кода. Включены практические вопросы, которые помогут читателям применить полученные знания и подготовиться к техническим собеседованиям.
Скачать книгу
Telegram
Йо-хо-хо для программистов
📚C Programming and Coding Question Bank with Solution: Make Your Coding Strong (2022)
✍️Автор: Swati Saxena
✍️Автор: Swati Saxena
🥰5
📚Learn Multithreading with Modern C++ (2022)
✍️Автор: James Raynard
📃Страниц: 303
Эта книга подробно описывает основы потоковой обработки данных и подготовит вас к более продвинутой работе с потоками. Для всех примеров доступен исходный код. Предварительных знаний о потоковой обработке не требуется, но вы должны освоить программирование на C++ на среднем уровне.
Скачать книгу
✍️Автор: James Raynard
📃Страниц: 303
Эта книга подробно описывает основы потоковой обработки данных и подготовит вас к более продвинутой работе с потоками. Для всех примеров доступен исходный код. Предварительных знаний о потоковой обработке не требуется, но вы должны освоить программирование на C++ на среднем уровне.
Скачать книгу
👍5
😳Первая полностью бесплатная подготовка к ЕГЭ и ОГЭ 2026 по всем предметам.
👇🏻Забирай:
📝Русский язык
🧮Математика
🗞Обществознание
📜История
🇬🇧Английский язык
🌱Биология
🧪Химия
💡Физика
💻Информатика
📚Литература
В сентябре точно будешь их искать...
👇🏻Забирай:
📝Русский язык
🧮Математика
🗞Обществознание
📜История
🇬🇧Английский язык
🌱Биология
🧪Химия
💡Физика
💻Информатика
📚Литература
В сентябре точно будешь их искать...
😁4
📚Git Prodigy : Mastering Version Control with Git and GitHub (2023)
✍️Автор: Ebenezer Don
📃Страниц: 225
Книга начинается с основательного ознакомления с системой управления версиями и основами Git, затем мы переходим к изучению GitHub. Вы познакомитесь с ключевыми командами Git, тонкостями коммитов, ветвления и слияния, а также с тонкостями совместной работы на GitHub, включая разветвления, запросы на извлечение и проверки кода.
Скачать книгу
✍️Автор: Ebenezer Don
📃Страниц: 225
Книга начинается с основательного ознакомления с системой управления версиями и основами Git, затем мы переходим к изучению GitHub. Вы познакомитесь с ключевыми командами Git, тонкостями коммитов, ветвления и слияния, а также с тонкостями совместной работы на GitHub, включая разветвления, запросы на извлечение и проверки кода.
Скачать книгу
👍3
В Москве пьяный папаша с топором гонялся за дочкой и зарубил ее. Весь этот п*здец она засняла на видео.
Полное видео без цензуры в канале НОКАУТ
Полное видео без цензуры в канале НОКАУТ
🤔19🌚7😁5🔥2🥰1
📚C++ Template Metaprogramming in Practice: A Deep Learning Framework (2020)
✍️Автор: Li Wei
📃Страниц: 339
Книга предназначена для разработчиков с базовыми знаниями C++. Разработчики, знакомые с основными платформами глубокого обучения, также могут обратиться к этой книге, чтобы сравнить различия между платформами глубокого обучения, реализованными с помощью метапрограммирования и вычислений во время компиляции, и платформами глубокого обучения, использующими объектно-ориентированные методы.
Скачать книгу
✍️Автор: Li Wei
📃Страниц: 339
Книга предназначена для разработчиков с базовыми знаниями C++. Разработчики, знакомые с основными платформами глубокого обучения, также могут обратиться к этой книге, чтобы сравнить различия между платформами глубокого обучения, реализованными с помощью метапрограммирования и вычислений во время компиляции, и платформами глубокого обучения, использующими объектно-ориентированные методы.
Скачать книгу
❤4👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢4🌚2🥱1
📚C++20 - The Complete Guide (2021)
✍️Автор: Nicolai M. Josuttis
📃Страниц: 474
Эта книга рассказывает о мотивации и контексте всех новых возможностей C++20 (охватывающих как язык, так и библиотеку), предоставляя множество примеров и уникальную справочную информацию как для прикладных программистов, так и для разработчиков библиотек. Основное внимание уделяется тому, как эти возможности влияют на повседневное программирование, какой эффект может дать комбинирование возможностей, и как вы можете извлечь из них пользу на практике.
Ссылка на книгу
✍️Автор: Nicolai M. Josuttis
📃Страниц: 474
Эта книга рассказывает о мотивации и контексте всех новых возможностей C++20 (охватывающих как язык, так и библиотеку), предоставляя множество примеров и уникальную справочную информацию как для прикладных программистов, так и для разработчиков библиотек. Основное внимание уделяется тому, как эти возможности влияют на повседневное программирование, какой эффект может дать комбинирование возможностей, и как вы можете извлечь из них пользу на практике.
Ссылка на книгу
🥰4