🤖 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
❤3🤩3
На каком языке вы пишете больше всего?
Anonymous Poll
76%
Python
2%
Go
3%
Java
1%
JavaScript
1%
TypeScript
2%
C/C++
4%
C#
1%
Swift/Kotlin
1%
PHP
9%
Другое
Какая у вас специализация в IT?
Anonymous Poll
12%
Backend
2%
Frontend
5%
Fullstack
1%
Mobile
3%
Desktop
1%
QA
1%
DevOps/Sysadmin
52%
Data Science
1%
Кибербезопасность
21%
Другое
Какой грейд у вас на работе?
Anonymous Poll
9%
Стажер
19%
Джуниор
26%
Миддл
14%
Сеньор
8%
Тимлид
4%
Архитектор
3%
СТО
17%
Я не айтишник
Какой контент вас больше привлекает в ТГ-каналах?
Anonymous Poll
25%
Полезные советы и лайфхаки
55%
Обучающие материалы
3%
Развлекательный контент
15%
Новости и аналитика
2%
Истории компаний
💬 А это вторая часть опроса. Ждём ваших ответов! 👇
Какой у вас коммерческий опыт работы в IT?
Anonymous Poll
21%
Нет опыта
15%
До 1 года
24%
1–3 года включительно
17%
3–6 лет включительно
24%
Более 6 лет
В какой компании вы работаете?
Anonymous Poll
13%
Стартап
31%
Средний бизнес
48%
Крупная корпорация
8%
Фриланс
Ваш доход в месяц после вычета налогов:
Anonymous Poll
18%
до 500$
8%
от 501$ до 800$
9%
от 801$ до 1100$
21%
от 1101$ до 2000$
17%
от 2001$ до 3000$
11%
от 3001$ до 4000$
5%
от 4001$ до 5000$
4%
от 5001$ до 6000$
7%
от 6001$
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚒️ Cache-optimized matrix multiplication
Серия коротких видео, демонстрирующих методы повышения эффективности умножения матриц за счет оптимального использования кэш-памяти процессора.
Такие техники важны в высокопроизводительных вычислениях и приложениях, где операции с матрицами являются ключевыми.
👉 Источник
Серия коротких видео, демонстрирующих методы повышения эффективности умножения матриц за счет оптимального использования кэш-памяти процессора.
Такие техники важны в высокопроизводительных вычислениях и приложениях, где операции с матрицами являются ключевыми.
👉 Источник
❤6🤔3👍1🥰1
✍️ Как определить выбросы с помощью критерия Граббса?
Главное предположение критерия Граббса состоит в том, что выборка имеет нормальное распределение.
🔧 Алгоритм определения выбросов:
1️⃣ Возьмите данные и найдите самое удалённое значение.
2️⃣ Рассчитайте метрику отклонения.
Для этого нужно определить, насколько далеко это значение находится от среднего уровня остальных данных, учитывая их вариативность.
3️⃣ Сравните с критическим значением.
Критическое значение берётся из таблицы критерия Граббса (оно зависит от количества данных и уровня значимости). Если метрика превышает этот порог, значение считается выбросом.
#вопросы_с_собеседований
#вопросы_с_собеседований
👍7
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Всё о Power BI:
▪️ Visualizing your first dataset
▪️ Data Visualizations in Power BI
▪️ Power Query Editor in Power BI
▪️ DAX Expressions
🔗 Шпаргалка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5
🔥 Нужно добавить перчинку в работу с данными
Шкала Сковилла используется для измерения остроты перца чили и других острых продуктов.
#memes
#memes
😁11
Ну что, как первый рабочий день в 2025 году?
Anonymous Poll
31%
Я почти умер 💀
31%
Да нормально 👍
10%
Я очень его ждал! 🤓
28%
Это НЕ первый мой рабочий день в 2025 году...
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
🎉1
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
📈 Apache Superset — платформа визуализации и исследования данных
Она может заменить или дополнить инструменты бизнес-аналитики для многих команд, интегрируясь с различными источниками данных.
📦 Под капотом:
• No-code интерфейс для быстрого построения диаграмм.
• Мощный веб-редактор SQL для расширенных запросов.
• Легковесный семантический слой для быстрого определения кастомных измерений и показателей.
• Встроенная поддержка практически любой базы данных SQL или движка данных.
• Широкий спектр визуализаций для демонстрации данных: от простых столбчатых диаграмм до геопространственных визуализаций.
• Легковесный, настраиваемый уровень кэширования, помогающий снизить нагрузку на базу данных.
• Расширяемые роли безопасности и параметры аутентификации.
• API для программной настройки.
• Cloud-native архитектура.
👉 GitHub
#инструменты
Она может заменить или дополнить инструменты бизнес-аналитики для многих команд, интегрируясь с различными источниками данных.
📦 Под капотом:
• No-code интерфейс для быстрого построения диаграмм.
• Мощный веб-редактор SQL для расширенных запросов.
• Легковесный семантический слой для быстрого определения кастомных измерений и показателей.
• Встроенная поддержка практически любой базы данных SQL или движка данных.
• Широкий спектр визуализаций для демонстрации данных: от простых столбчатых диаграмм до геопространственных визуализаций.
• Легковесный, настраиваемый уровень кэширования, помогающий снизить нагрузку на базу данных.
• Расширяемые роли безопасности и параметры аутентификации.
• API для программной настройки.
• Cloud-native архитектура.
👉 GitHub
#инструменты
🔥5😁1🌚1