Держите подборку полезных анимаций от Tom Yeh
Профессор очень просто объясняет такие понятия как MoE, умножение матриц, работу MLP в PyTorch, прямое/обратное распространение, работу GAN, устройство векторной БД и много всего ещё
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥6❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS
Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/818889/
@machinelearning_interview
Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/818889/
@machinelearning_interview
👍13❤3🔥2
Вот некоторые из этих вопросов:
— в чём суть метода случайного леса?
— расскажи про преобразование Бокса-Кокса
— что такое обучение с подкреплением?
— что показывает ROC-кривая?
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤5🔥2👎1
Здесь очень наглядно объясняются разные концепции ML — алгоритм классификации, матрица рассеяния, дерево решений и т.д.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3🔥3
📚Cracking the Data Science Interview: Unlock insider tips from industry experts to master the data science field (2024)
Эта книга предлагает экспертное руководство по прохождению собеседования с полной подготовкой и уверенностью в себе. Начиная с введения в современный ландшафт науки о данных, вы найдете советы по поиску работы, составлению резюме и созданию первоклассного портфолио. Затем вы перейдете к таким темам, как Python, базы данных SQL, Git и продуктивность работы с shell-сценариями и Bash. Опираясь на этот фундамент, вы погрузитесь в основы статистики, заложив фундамент для концепций предварительного моделирования, машинного обучения, глубокого обучения и генеративного ИИ. В конце книги вы узнаете, как лучше всего подготовиться к интенсивному собеседованию в области науки о данных.
Книга
Эта книга предлагает экспертное руководство по прохождению собеседования с полной подготовкой и уверенностью в себе. Начиная с введения в современный ландшафт науки о данных, вы найдете советы по поиску работы, составлению резюме и созданию первоклассного портфолио. Затем вы перейдете к таким темам, как Python, базы данных SQL, Git и продуктивность работы с shell-сценариями и Bash. Опираясь на этот фундамент, вы погрузитесь в основы статистики, заложив фундамент для концепций предварительного моделирования, машинного обучения, глубокого обучения и генеративного ИИ. В конце книги вы узнаете, как лучше всего подготовиться к интенсивному собеседованию в области науки о данных.
Книга
❤14💔4🔥2👍1
Здесь подробно описывается, как реализовывать разные алгоритмы Machine Learning с помощью R;
от простой линейной/логистической регрессии до более сложных алгоритмов наподобие кластеризации методом k-means
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3😁3🔥1
Вот некоторые из рассматриваемых здесь тем:
— нейросети: концепция и реализация
— деревья решений
— регрессия: линейная/логистическая
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2🔥2