🖥 Complete-Advanced-SQL-Series

Этот репозиторий содержит все, что вам нужно, чтобы прокачать свои навыки работы с #SQL.

Более 100 упражнений и примеров по SQL.

▪Github

@machinelearning_interview

⭐️ Katz - это мощный инструментарий от facebookresearch
для анализа временных рядов.

Это легкая и простая в использовании библиотека .

Она позволяет делать:
- Прогнозирование
- Обработку данных
- Извлечение признаков
- Моделирование


Установка:
pip install --upgrade pip
pip install kats

Пример использования:

# import packages
import numpy as np
import pandas as pd

from kats.consts import TimeSeriesData
from kats.detectors.cusum_detection import CUSUMDetector

# simulate time series with increase
np.random.seed(10)
df_increase = pd.DataFrame(
    {
        'time': pd.date_range('2019-01-01', '2019-03-01'),
        'increase':np.concatenate([np.random.normal(1,0.2,30), np.random.normal(2,0.2,30)]),
    }
)

# convert to TimeSeriesData object
timeseries = TimeSeriesData(df_increase)

# run detector and find change points
change_points = CUSUMDetector(timeseries).detector()

`
▪Примеры работы: https://github.com/facebookresearch/Kats/tree/main/tutorials
▪Пакет Kats Python: https://pypi.org/project/kats/
▪Блог Facebook: https://engineering.fb.com/2021/06/21/open-source/kats/
▪Исходный код: https://github.com/facebookresearch/kats

@machinelearning_interview

📖 Огромный и крайне полезный бесплатный учебник: Обзор больших языковых моделей!

🔗 Ссылка: *клик*

#учебник #machinelearning

@machinelearning_interview

📌Книга "Обучение с подкреплением: Основы"

Хороших книг по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) уже выпущено достаточно, однако есть пробел между продвинутыми учебниками, в которых основное внимание уделяется одному или нескольким аспектам, и более общими книгами, в которых предпочтение отдается удобочитаемости, а не сложности.

Авторы книги, люди с опытом работы в CS и инжиниринга, подают тему RL в строгом и академическом стиле. Книга основана на конспектах лекций для углубленного курса бакалавриата, который преподается авторами в Тель-Авивском университете.

К этой книге дополнительно идет брошюра с упражнениями и экзаменационными вопросами, которые помогут освоить материал книги на практике. Эти упражнения разрабатывались на протяжении нескольких лет.

Математическая модель книги - Марковский процесс принятия решений (Markov Decision Process, MDP). Основное внимание уделяется: последовательному принятию решений, выбору действий, долгосрочному эффекту от этих действий и разница между немедленным вознаграждением и долгосрочной выгодой.

Тематически книга состоит из двух частей – "Планирование" и "Обучение".

▶️ Раздел "Планирование" - основы принятия оптимальных решений в условиях неопределенности в соответствии с MDP.

🟢Глава 2. Обоснование модели MDP и ее связь с другими моделями.
🟢Глава 3. Основные алгоритмические идеи в детерминированной постановке.
🟢Глава 4. Цепи Маркова, на которых основана MDP.
🟢Глава 5. Модель MDP с конечным горизонтом и фундаментальный подход к динамическому программированию.
🟢Глава 6. Дисконтированная настройка с бесконечным горизонтом.
🟢Глава 7. Эпизодическая настройка.
🟢Глава 8. Альтернативный подход к решению MDP с использованием формулировки линейного программирования.

▶️ Раздел "Обучение" - принятие решений, когда модель MDP неизвестна заранее.

🟠Глава 9. Описание и мотивация модели обучения и ее связь с альтернативами при принятии решений.
🟠Глава 10. Подход, основанный на моделях, при котором агент явно изучает модель MDP на основе своего опыта и использует ее для принятия решений по планированию.
🟠Глава 11. Альтернативный подход без использования моделей, при котором решения принимаются без явного построения модели.
🟠Глава 12. Изучение приблизительно оптимальных решений крупных задач с использованием аппроксимации функции стоимости.
🟠Глава 13 Решение крупных задач с использованием методов градиентной политики.
🟠Глава 14. Особый случай на примере игровых автоматов, как MDP с единым состоянием и неизвестными наградами, и онлайн-характер принятия решений.


🟡Сайт учебника
🟡Читать


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RL #MDP #Book

📌Методология оценки LLM

На Хабре вышла статья о современных подходах к оценке языковых моделей. Традиционно используются академические методы оценки (школьные тесты, профэкзамены) и специальные бенчмарки вроде COPA, PIQA для проверки базового понимания контекста, но они не отражают реальной ценности моделей в бизнес-задачах — способности к диалогу, переводу или генерации идей.

Для решения этой проблемы, например, в Яндексе разрабатывают внутренние бенчмарки под каждую практическую задачу YandexGPT, учитывая, что стандартные тесты подвержены протечкам данных и быстро устаревают. Для комплексной оценки привлекаются AI-тренеры — специалисты со строгим отбором по навыкам фактчекинга.

Ключевой вывод: нет универсального метода оценки, необходимы постоянный анализ данных и ручная разметка.

📌 Оригинал

@machinelearning_interview

🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning!

🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого!

🔗 Ссылка: *клик*

#deeplearning #machinelearning

@machinelearning_interview