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
🔥27👍8❤1
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
🔥25👍3❤1
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
👍15❤4🔥1
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
👍10🔥4❤2
🦙 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
🔥27👍6❤1👎1
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
❤13🔥2👍1
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3👍1
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
❤15🔥6👍3👎1
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
❤18🔥3👍2