🧠 Что такое глубинное обучение (Deep Learning) в машинном обучении

Глубинное обучение — это метод машинного обучения, где нейронные сети с несколькими слоями (глубокие сети) самостоятельно анализируют большие объемы данных и извлекают закономерности. Каждый слой обучается распознавать определённые признаки, а совокупность всех слоев позволяет модели выполнять сложные задачи.

⭐ Как это работает?
Данные проходят через несколько слоев нейросети, и на каждом этапе происходит их всё более глубокий анализ:

Первый слой — выделяет базовые характеристики (например, звуки или контуры изображений).
Промежуточные слои — уточняют детали и обогащают информацию.
Последний слой — принимает решение или выдаёт предсказание на основе всей собранной информации.

Хотите разобраться в машинном обучении и глубинных нейросетях?

В нашем курсе по машинному обучению вы узнаете, как работают модели, строить и оптимизировать их.:
🔵 Базовые модели ML и приложения

📊 LLaVA-CoT: новый уровень визуального мышления для ИИ

Это мощный визуальный языковой модель (VLM), способный логически рассуждать шаг за шагом на основе изображений.

⭐ Почему это круто?

Превзошла Gemini-1.5-pro, GPT-4o-mini и Llama-3.2-90B на 6 сложнейших мультимодальных задачах.
Описывает проблему, интерпретирует изображение, логически рассуждает и выдаёт корректный ответ. Всё это — в одном процессе.

🌻 Реальный пример:

Представьте задачу: «Сколько объектов останется, если убрать все маленькие блестящие шары и все фиолетовые предметы?»
LLaVA-CoT не просто угадывает, она:
1️⃣ Сначала анализирует изображение и описывает, что на нём видно.
2️⃣ Делит процесс на этапы: считает объекты, отнимает нужные и в конце выдает результат.
3️⃣ Объясняет, как пришла к своему выводу.

📎 Ссылка на гитхаб

📱 Вопрос с собеса на Python

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
🔵 Основы программирования на Python

🗓 От медицины к Data Science: история нашего ученика

Наш студент делится своей историей: когда-то он был будущим врачом, но понял, что хочет кардинально изменить жизнь. Математика казалась ему самым сложным препятствием, но именно она стала ключом к успеху в Data Science. Наш курс дал ему фундаментальные знания и уверенность, что он на правильном пути.

А если вы хотите повторить его путь, нажмите здесь и присоединяйтесь к курсу:
🔵 Математика для Data Science

🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Читайте в нашей статье детальное описание основных принципов, понятий и разновидностей машинного обучения.

➡️ Статья

Забирайте курс по машинному обучению и прокачивайтесь:
🔵 Базовые модели ML и приложения

↗️ТОП-7 признаков идеального работодателя

Выбор подходящего работодателя — ключевой шаг к успешной карьере в IT. Но как распознать компанию, которая действительно ценит своих сотрудников и создает для них оптимальные условия?

▶️ Читай статью, чтобы узнать об основных критериях, которые помогают определить, стоит ли связывать свое профессиональное будущее с той или иной организацией.

ℹ️ Smolagents: новый шаг в создании AI-агентов от Hugging Face

Hugging Face представила Smolagents — открытый фреймворк для разработки и обучения искусственных интеллектов. Ключевым компонентом стал CodeAgent, который позволяет нейросети напрямую писать код на Python.

🔗 GitHub

✏️ Как подготовиться к ШАД за 2 месяца

Вот краткий план, который поможет вам не потеряться в куче материалов и эффективно подготовиться:

1️⃣ Для старта разберите варианты предыдущих лет:
2021, 2022, 2023, 2024 — на каждый вариант выделите день (около 6 часов). Обложитесь конспектами, пособиями и интернетом.

Главная цель — научиться быстро понимать условия и находить знакомые идеи. Почти каждая задача построена на паре теоретических фактов, но главное — правильно их распознать.

2️⃣ Разбор второго этапа:
Варианты 2020–2024 годов отлично подходят для тренировки. Важно: задачи составлены так, чтобы их нельзя было просто погуглить, поэтому фокусируйтесь на понимании условий и логике решения.

Фокус на основные темы: линейная алгебра, тервер и матан. Не забывайте проверять себя, а для дополнительной тренировки подойдут задачи из олимпиад, магистратур и стажировок (ВШЭ, РЭШ, Тинькофф и т.д.).

3️⃣ Готовимся к собеседованию:
Собеседование проходит в два этапа:

15 минут быстрых вопросов на знание формул, определений и умение быстро приводить примеры.
15 минут задач по терверу, линалу и матану — здесь важна практика устного объяснения решений. Пробуйте рассказывать задачи друзьям или записывать себя на видео, чтобы развить навык быстрого изложения мысли.

Готовьтесь к ШАД вместе с нашим ОГРОМНЫМ курсом от базы до совсем сложных тем:
🔵 Математика для Data Science

📌 Гайд по SQL: от новичка до про

Наткнулись на крутой гайд по SQL в виде удобных схем Canvas. Подойдет и как шпаргалка, и как полноценное пособие.

Для тех, кто переходит с Excel на SQL, есть отдельное руководство. Единственный минус — всё на английском. Но зато бесплатно и красиво

📎 Ссылка

#шпаргалка

🌚 — не знаю как вы, а я на уровне английского из компьютерных игр

#memes

📚 Книга, которая поможет сделать вас дата-сайентистом

Наука о данных. Учебный курс

Хотите разбираться в данных, строить прогнозы и понимать мир через числа? Эта книга — ваше руководство в науку о данных.

⭐ О чем книга?
Она рассказывает, как с нуля научиться анализировать и интерпретировать огромные массивы данных, используя самые современные подходы.

➡️ Что вы узнаете:

▪️ Как работают системы анализа данных
▪️ Почему данные — это новая нефть
▪️ Основы статистики, машинного обучения и программирования
▪️ Как строить модели и принимать решения на основе информации

Прокачивайся в Data Science с нашим курсом:
🔵 Математика для Data Science

📊 Алгоритмы и структуры данных: история нашей ученицы

Python она знала хорошо, но алгоритмы казались ей чем-то неподъёмным. Однако упорство и наш курс помогли ей освоить всё, что нужно для успешного старта в айти. Сегодня она работает разработчиком и уверенно решает задачи, которые раньше казались ей сложными.

Если вы хотите повторить её путь, нажмите здесь и присоединяйтесь к курсу:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

📎 Подборка задач для собесов в HFT-компании: похожие на реальные кейсы

Задача 1: Проверка пересечения последовательностей
Даны два массива чисел. Определите, пересекаются ли они хотя бы в одном элементе. В случае пересечения выведите любой общий элемент, иначе верните «нет пересечений».

Задача 2: Умное кеширование
Вам нужно реализовать структуру данных LRU-кэш с возможностью вставки, удаления и получения элемента за O(1).

Задача 3: Сравнение версий ПО
Даны две строки, представляющие версии программного обеспечения в формате «major.minor.patch». Напишите функцию, которая сравнит две версии и определит, какая из них более новая.

Пример:

compare_versions("1.0.5", "1.1.0") -> "1.1.0 is newer"

Задача 4: Минимизация пересечений графа
У вас есть неориентированный граф, заданный списком рёбер. Нужно определить, можно ли разделить вершины графа на две группы так, чтобы между вершинами внутри одной группы не было рёбер.

Не можете решить? Забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

🐍 CheckiO — учим Python и играем

Если вы хотите прокачать навыки программирования на Python и повеселиться, то CheckiO — то, что вам нужно.

➡️ Кратко о игре:
Решаете задачи, чтобы продвигаться по уровням, прокачиваете логику и улучшаете кодинг-скиллы.

👉 Ссылка на игру