🔥 Подборка полезных шпаргалок по алгоритмам Machine Learning и не только

Здесь собраны полезные схемы и шпаргалки, например, классификация алгоритмов ML, или как выбрать модель ML, исходя из задачи

🖥 GitHub

@machinelearning_interview

⚡️ 42 вопроса и ответа по ML для подготовки к собеседованию

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?

▶️ Вопросы и ответы

@machinelearning_interview

🌟 Вопросы и ответы по Deep Learning для подготовки к собеседованию

Вот некоторые из вопросов:
— Опиши архитектуру типичной свёрточной нейронной сети (CNN)
— Почему сигмоиду не рекомендуется использовать в качестве функции активации в скрытом слое нейронной сети?
— Расскажи про исчезающий градиент в RNN
— Для чего нужна пакетная нормализация?

▶️ Вопросы и ответы

@machinelearning_interview

🌟 Отличный репозиторий для полного погружения в Machine Learning

Здесь и теория Machine Learning, и пошаговое объяснение в Jupyter Notebook'ах с реальными кейсами
Вот некоторые из затрагиваемых тем:
— предобработка данных с sklearn
— работа с текстом: векторизация и т.д.
— работа с изображениями
— обучение с учителем и без

Также в репозитории есть модули, в которых более детально рассматриваются отдельные блоки — GenAI, продвинутая статистика и работа с данными и ещё несколько других тем

🖥 GitHub

@machinelearning_interview

⚡️ Большая подборка вопросов по разным аспектам ML: по алгоритмам, по линейной алгебре и матанализу, по статистике, поведенческие вопросы и не только

Здесь освещается собеседование в ML с разных сторон, приведена масса всевозможных вопросов (не только технических), которые могут задать

📎 Вопросы

@machinelearning_interview