Вопросы и ответы к интервью для Python Developer
В этом репозитории собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Data Science, Machine Learning, Django, ООП, принципы программирования.
Также в проекте есть вопросы по основам HTML, фронтенд и БД, которые позволят вам повторить важные моменты, на которых зачастую останавливаются интервьюеры:
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
#python
@machinelearning_interview
В этом репозитории собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Data Science, Machine Learning, Django, ООП, принципы программирования.
Также в проекте есть вопросы по основам HTML, фронтенд и БД, которые позволят вам повторить важные моменты, на которых зачастую останавливаются интервьюеры:
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
#python
@machinelearning_interview
👍9❤2🔥2
Python_вопросы_и_ответы_на_интервью.pdf
335.4 KB
Список вопросов и ответов для подготовки перед собеседованием на Python разработчика
#python #cheatsheet #job #datascience
@machinelearning_interview
#python #cheatsheet #job #datascience
@machinelearning_interview
👍9👎3🔥3❤1
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Bounding boxes для обнаружения объектов — что это, простым языком
— Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python
— Лучшие практики Golang (20 лучших)
— Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ
— 5 уровней зрелости MLOps
— Персонализация тарифного плана для новых абонентов: как оцифровать привлекательность
— Создание видео zoom in и zoom out с помощью inpainting в Kandinsky
— Парк юрского периода глазами нейросети: как развернуть Diffusers для генерации изображений за 10 минут
— Ближайшее будущее AI в рентгенологии. Мои комментарии к статье в RSNA
— Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях
— OpenAI DevDay – ещё 5 видео про то, как работает компания, и как AI применять разработчикам
— How to install NVIDIA drivers for machine learning on Ubuntu
— Working through the fast.ai book in Rust - Part 1
— Why ChatGPT and other LLMs are overrated and won't take your job
— Demystifying Transformer Models: Unveiling the Magic of Natural Language Processing
— A Quick Look At Natural Language Generation (NLG)
— AI Log #2: What is a Cost Function in Machine Learning?
— The Next Generation of AI Developer Tools
— AI Development Guide 2024
— What is a Conditional Generative Adversarial Network?
— The State of Serverless GPU Part -2
Посмотреть:
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
Посмотреть:
🌐 Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube. (⏱ 11:50)
🌐 Озвучка и генерации контента с помощью #Python и AI (⏱ 00:44)
🌐 Замена лица на любой фотографии с помощью #python БЕСПЛАТНО! (⏱ 00:59)
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Thomas Scialom, PhD - Large Language Models: Past, Present and Future (⏱ 34:45)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
🌐 AI Art: How is This Quality Even Possible? (⏱ 05:29)
Хорошего дня!
#digest #machinelearning
@machinelearning_interview
Почитать:
— Bounding boxes для обнаружения объектов — что это, простым языком
— Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python
— Лучшие практики Golang (20 лучших)
— Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ
— 5 уровней зрелости MLOps
— Персонализация тарифного плана для новых абонентов: как оцифровать привлекательность
— Создание видео zoom in и zoom out с помощью inpainting в Kandinsky
— Парк юрского периода глазами нейросети: как развернуть Diffusers для генерации изображений за 10 минут
— Ближайшее будущее AI в рентгенологии. Мои комментарии к статье в RSNA
— Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях
— OpenAI DevDay – ещё 5 видео про то, как работает компания, и как AI применять разработчикам
— How to install NVIDIA drivers for machine learning on Ubuntu
— Working through the fast.ai book in Rust - Part 1
— Why ChatGPT and other LLMs are overrated and won't take your job
— Demystifying Transformer Models: Unveiling the Magic of Natural Language Processing
— A Quick Look At Natural Language Generation (NLG)
— AI Log #2: What is a Cost Function in Machine Learning?
— The Next Generation of AI Developer Tools
— AI Development Guide 2024
— What is a Conditional Generative Adversarial Network?
— The State of Serverless GPU Part -2
Посмотреть:
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
Посмотреть:
🌐 Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube. (⏱ 11:50)
🌐 Озвучка и генерации контента с помощью #Python и AI (⏱ 00:44)
🌐 Замена лица на любой фотографии с помощью #python БЕСПЛАТНО! (⏱ 00:59)
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Thomas Scialom, PhD - Large Language Models: Past, Present and Future (⏱ 34:45)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
🌐 AI Art: How is This Quality Even Possible? (⏱ 05:29)
Хорошего дня!
#digest #machinelearning
@machinelearning_interview
👍8🔥4❤3👎1
⚡️ Бесплатный курс по фундаментальным моделям от Университета Ватерлоо
Курс охватывает обширный круг тем, связанных с глубоким обучением и его практическими приложениями.
Отличный курс для подготовки к собесу.
Вот краткий обзор тем:
🔘 Рекуррентные и свёрточные нейронные сети (RNN и CNN). 🔘 Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV).
🔘 Механизмы внимания и трансформеры.
🔘 Предобучение языковых моделей.
🔘 Обучение с подкреплением через обратную связь (RLHF). 🔘 Создание мультимодальных моделей.
🔘 Диффузионные модели и генерация изображений.
📌 Курс
@machinelearning_interview
#datascience #python #machinelearning
Курс охватывает обширный круг тем, связанных с глубоким обучением и его практическими приложениями.
Отличный курс для подготовки к собесу.
Вот краткий обзор тем:
🔘 Рекуррентные и свёрточные нейронные сети (RNN и CNN). 🔘 Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV).
🔘 Механизмы внимания и трансформеры.
🔘 Предобучение языковых моделей.
🔘 Обучение с подкреплением через обратную связь (RLHF). 🔘 Создание мультимодальных моделей.
🔘 Диффузионные модели и генерация изображений.
📌 Курс
@machinelearning_interview
#datascience #python #machinelearning
❤11🔥7👍4👎1
Полезный курс сосредоточен на введении в вычисления и визуализацию данных в Python. Подходит для тех, кто не имеет опыта программирования.
Вот темы, которые охватывает курс:
▪️основы Python (в Jupyter);
▪️базовые вычисления и работа с данными (NumPy, Pandas);
▪️работа с API;
▪️визуализация данных (Matplotlib, Seaborn);
▪️лучшие практики Python.
🔗 Ссылка на курс
#курс #python
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤2🔥2
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Все мы любим scikit-learn за его простоту и мощь. Но что если ваши модели обучаются слишком долго на больших данных? 🤔 NVIDIA предлагает решение!
Вы берете свой обычный скрипт cо scikit-learn, добавляете всего две строки в начало, и он начинает работать в 10, 50, а то и 100+ раз быстрее на NVIDIA GPU!
✨ Как это работает?
Библиотека cuml от NVIDIA содержит супероптимизированные для GPU версии многих алгоритмов машинного обучения. С помощью простого вызова
cuml.patch.apply() вы "патчите" установленный у вас scikit-learn прямо в памяти.Теперь, когда вы вызываете, например,
KNeighborsClassifier или PCA из sklearn:Ключевые преимущества:
2 строчки:import cuml.patch и cuml.patch.apply().Топ инструмент для всех, кто работает с scikit-learn на задачах, требующих значительных вычислений, и у кого есть GPU от NVIDIA.
👇 Как использовать:
Установите RAPIDS cuml (лучше через conda, см. сайт RAPIDS):
python
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuml rapids-build-backend
Добавьте в начало скрипта:
import cuml.patch
cuml.patch.apply()
Используйте scikit-learn как обычно!
Попробуйте и почувствуйте разницу! 😉
▪Блог-пост
▪Colab
▪Github
▪Ускоряем Pandas
@ai_machinelearning_big_data
#python #datascience #machinelearning #scikitlearn #rapids #cuml #gpu #nvidia #ускорение #машинноеобучение #анализданных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍7🔥7