#вопросы_с_собеседований
Перечислите этапы построения дерева решений
Взять весь набор входных данных.
Вычислить энтропию целевой переменной, а также прогнозные атрибуты.
Рассчитать прирост информации по всем атрибутам (информацию о том, как отсортировать разные объекты друг от друга).
Выбрать атрибут с наибольшим объёмом информации в качестве корневого узла.
Повторить ту же процедуру для каждой ветви, пока узел решения каждой ветви не будет завершён.
Перечислите этапы построения дерева решений
Взять весь набор входных данных.
Вычислить энтропию целевой переменной, а также прогнозные атрибуты.
Рассчитать прирост информации по всем атрибутам (информацию о том, как отсортировать разные объекты друг от друга).
Выбрать атрибут с наибольшим объёмом информации в качестве корневого узла.
Повторить ту же процедуру для каждой ветви, пока узел решения каждой ветви не будет завершён.
👍21👎5
YOLOv5 — Детектор лиц
Недавно у меня возникла необходимость сделать детектор лиц в реальном времени для дальнейшей сегментации и распознавания. В качестве детектора я использовал очень популярную сеть YOLOv5.
https://habr.com/ru/post/675590/
Недавно у меня возникла необходимость сделать детектор лиц в реальном времени для дальнейшей сегментации и распознавания. В качестве детектора я использовал очень популярную сеть YOLOv5.
https://habr.com/ru/post/675590/
👍6👎1
#вопросы_с_собеседований
Что такое Random Forest?
Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.
Что такое Random Forest?
Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.
👍10👎8
#вопросы_с_собеседований
Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.
Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например при распознавании рукописного текста или речи.
Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.
Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например при распознавании рукописного текста или речи.
👍20👎6
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch, введение. Часть I
https://pythonist.ru/glubokoe-obuchenie-i-nejronnye-seti-s-python-i-pytorch-vvedenie-chast-i/
https://pythonist.ru/glubokoe-obuchenie-i-nejronnye-seti-s-python-i-pytorch-vvedenie-chast-i/
Pythonist
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch, введение. Часть I
Введение в нейронные сети глубокого обучения на базе фреймворка Pytorch. Раскрываем принципы работы нейронных сетей и основы библиотеки Pytorch.
👍8
О принципах экономии и самосогласованности для возникновения интеллекта.
https://arxiv.org/abs/2207.04630
https://arxiv.org/abs/2207.04630
arXiv.org
On the Principles of Parsimony and Self-Consistency for the...
Ten years into the revival of deep networks and artificial intelligence, we propose a theoretical framework that sheds light on understanding deep networks within a bigger picture of Intelligence...
👍3
Применение научного подхода при решении задач в Data Science.
https://habr.com/ru/company/pgk/blog/676706/
https://habr.com/ru/company/pgk/blog/676706/
Хабр
Применение научного подхода при решении задач в Data Science
Привет! Меня зовут Евгений Мокшин, я занимаюсь аналитикой и машинным обучением в ПГК. Хочу рассказать, как можно применять научный подход при решении рабочих DS-задач. В большинстве статей,...
🔥5👍3
Как Spotify использует семантический поиск для подкастов.
https://www.pinecone.io/learn/spotify-podcast-search/
https://www.pinecone.io/learn/spotify-podcast-search/
www.pinecone.io
How Spotify Uses Semantic Search for Podcasts
Want to add audio search to your applications just like Spotify? You’ll need a vector database like Pinecone. Try it now for free.
🥰2
⚠️ 10 самых распространенных ошибок, ежедневно допускаемых каждым программистом
Ошибаться свойственно человеку. Вместе разберемся с самыми распространёнными ошибками разработчиков и способами их решения.
https://proglib.io/sh/w5AN2X71H9
Ошибаться свойственно человеку. Вместе разберемся с самыми распространёнными ошибками разработчиков и способами их решения.
https://proglib.io/sh/w5AN2X71H9
👍2
👍5
10 библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом.
https://heartbeat.comet.ml/10-open-source-machine-learning-libraries-363e972e69a4
https://heartbeat.comet.ml/10-open-source-machine-learning-libraries-363e972e69a4
Medium
10 Open Source Machine Learning Libraries
The open-source movement is responsible for most of the technological innovation we see today, and machine learning is no exception. This…
👍4
Глубокое обучение через Интернет: совместное обучение языковых моделей.
https://proglib.io/w/e548f090
https://proglib.io/w/e548f090
huggingface.co
Deep Learning over the Internet: Training Language Models Collaboratively
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍1
Требуются специалисты по искусственному интеллекту. Обучение, стажировку и трудоустройство берём на себя.
От вас:
— Интерес к профессии и желание зарабатывать от 150 000 рублей в месяц (по данным сайта HeadHunter).
— Возможность уделять до 2-3 часов в день на обучение и немного упорства.
От нас:
— 12 месяцев обучения востребованной IT-специальности от лидеров рынка
— Трудоустройство через 9 месяцев в процессе обучения или сразу после него
Где?
На курсе “Инженер искусственного интеллекта” от GeekBrains.
За 12 месяцев обучения вы:
— Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики
— Узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса.
— Научитесь подбирать эффективное решение для клиента и реализовывать с помощью машинного обучения.
Переходите по ссылке, чтобы оставить заявку на обучение и получить консультацию специалиста:
https://clc.to/qDuuFQ
От вас:
— Интерес к профессии и желание зарабатывать от 150 000 рублей в месяц (по данным сайта HeadHunter).
— Возможность уделять до 2-3 часов в день на обучение и немного упорства.
От нас:
— 12 месяцев обучения востребованной IT-специальности от лидеров рынка
— Трудоустройство через 9 месяцев в процессе обучения или сразу после него
Где?
На курсе “Инженер искусственного интеллекта” от GeekBrains.
За 12 месяцев обучения вы:
— Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики
— Узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса.
— Научитесь подбирать эффективное решение для клиента и реализовывать с помощью машинного обучения.
Переходите по ссылке, чтобы оставить заявку на обучение и получить консультацию специалиста:
https://clc.to/qDuuFQ
😁6😢1