Все ноутбуки удобно структурированы в таком порядке:
Part I: Understanding Machine Learning
— 1: Machine Learning Basics
— 2: The Python Machine Learning Ecosystem
Part II: The Machine Learning Pipeline
— 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
— 4: Feature Engineering and Selection
— 5: Building, Tuning and Deploying Models
Part III: Real-World Case Studies
— 6: Analyzing Bike Sharing Trends
— 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
— 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
— 9: Analyzing Wine Types and Quality
— 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
— 11: Forecasting Stock and Commodity Prices
— 12: Deep Learning for Computer Vision
Можно использовать эту коллекцию ноутбуков как удобный сборник шаблонов
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вы когда-либо занимались исследованием данных, вы, вероятно, сталкивались с сайтом python-graph-gallery.com. Это ценный ресурс, который предоставляет обширную коллекцию общепринятых типов визуализации данных вместе с полными фрагментами кода для их создания с использованием библиотек, таких как Matplotlib и Plotly.
На этом сайте вы найдете широкий выбор графиков, включая:
- Линейные графики
- Круговые диаграммы
- Гистограммы
- Диаграмма рассеяния
Каждый тип графика сопровождается понятным кодом, который вы можете скопировать и вставить в свой собственный код для быстрого создания эффективной визуализации. Это избавляет от необходимости писать код с нуля и позволяет сосредоточиться на интерпретации данных.
Если вы новичок в визуализации данных или ищете вдохновение для новых типов графиков, python-graph-gallery.com — отличный ресурс. Он также может быть полезен для опытных специалистов по данным, которым необходимо быстро создать конкретный тип графика.
python-graph-gallery.com
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Держите, пригодится освежить самые основные моменты перед собеседованием.
Вот некоторые из затронутых здесь вопросов
— Реляционные БД (SQL)
— Нереляционные БД (NoSQL): Key/Value, документные (документ-ориентированные), колоночные, графовые
— Что такое CAP-теорема (теорема Брюера)?
— Что такое свойство ACID в базе данных?
— Из каких подмножеств состоит SQL?
— Что подразумевается под таблицей и полем в SQL?
— В чем разница между операторами
DELETE и TRUNCATE?— Что такое соединения (
JOIN) в SQL?— В чем разница между типом данных
CHAR и VARCHAR в SQL?— Что такое первичный ключ (
Primary key)?— Что такое ограничения (
Constraints)?— Что такое уникальный ключ (
Unique key)?— Что такое внешний ключ (
Foreign key)?— Что подразумевается под целостностью данных?
— Какие уровни изолированности транзакций можешь назвать?
— Что вы подразумеваете под денормализацией?
— Напишите SQL-запрос для отображения текущей даты?
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Здесь кратко описаны важные понятия обработки естественного языка в Machine Learning: word2vec, GloVe, использование LSTM, seq2seq, BERT, RoBERTa, XLNet и многое другое
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦙 Llama3-from-scratch
Очень подробный гайд по созданию LLaMa-3 с нуля!
Крутой репозиторий, в котором реализована llama 3 с нуля - умножение матриц с помощью multiple heads, позиционное кодирование (способ кодирования позиции слова внутри эмбеддинга), реализация механизма внимания и все остальное, здесь тщательно описано и объяснено.
Отличный репо для обучения, 3 к звезд за сутки⭐️
▪Github
@machinelearning_interview
Очень подробный гайд по созданию LLaMa-3 с нуля!
Крутой репозиторий, в котором реализована llama 3 с нуля - умножение матриц с помощью multiple heads, позиционное кодирование (способ кодирования позиции слова внутри эмбеддинга), реализация механизма внимания и все остальное, здесь тщательно описано и объяснено.
Отличный репо для обучения, 3 к звезд за сутки⭐️
▪Github
@machinelearning_interview
Здесь собраны все основные темы Machine Learning;
этот чек-лист поможет вспомнить, какие темы ещё остались неизученными.
На прикреплённых сообщениях только часть тем, их гораздо больше
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Здесь собраны полезные схемы и шпаргалки, например, классификация алгоритмов ML, или как выбрать модель ML, исходя из задачи
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вот некоторые из этих вопросов:
— Как работает сверточная нейронная сеть (CNN)?
— Опиши разницу между обучением с подкреплением на основе модели и без модели
— Расскажи про механизм внимания в Deep Learning
— Можешь вкратце объяснить концепцию байесовской оптимизации?
— Что представляет собой концепция состязательного обучения в глубоком обучении?
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM