📊 Что такое LSTM в машинном обучении

LSTM (Long Short-Term Memory) — это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), созданный для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или видео. Она решает проблему исчезающего градиента, с которой сталкиваются стандартные RNN, и запоминает долгосрочные зависимости в данных.

➡️ Как это работает

LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.

1️⃣ Forget Gate (забывающее): решает, какую часть информации удалить из ячейки.

2️⃣ Input Gate (входное): определяет, какие новые данные сохранить в памяти.

3️⃣ Output Gate (выходное): выбирает, что передать в следующую ячейку.

Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

✨ Напоминаем про наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Онлайн-курс от Proglib.academy для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения и научиться применять модели для реальных задач.

➡️ Чему можно научиться на курсе:

▪️ Ансамблевое обучение: разберётесь с бустингом, бэггингом и случайными лесами.

▪️ Рекомендательные системы: освоите коллаборативную фильтрацию, алгоритмы на основе контента и построите свою рекомендательную модель.

▪️ Нейросети: получите базовые знания об архитектурах нейросетей и рекомендации для дальнейшего углубленного изучения.

▪️ Практические кейсы: научитесь применять полученные знания на реальных задачах, включая алгоритмы рекомендаций и машинное обучение.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

Как применять сторителлинг на IT-собеседовании

Чтобы выделиться среди других кандидатов, можно использовать сторителлинг — инструмент, который помогает не только запомниться работодателю, но и показать свои софт-скиллы и опыт в выгодном свете.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Почему сторителлинг работает лучше сухого перечисления навыков.

▪️ Советы по созданию историй для IT-собеседований.

▪️ Готовые примеры успешных историй.

🔗 Читать статью

🔵 Чтобы подготовиться к IT-собеседованию, попробуйте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Когда они слетают и невозможно восстановить, это прям боль

Вообще совет, который стоит сразу дать новичкам, — это разделять вкладки по тематике:

⭐ Математика в одном окне
⭐ Программирование — в другом
⭐ Работа или личные дела(налоги) — отдельно
⭐ А мусорные вкладки — в последнем окне

Так проще наводить порядок и меньше страдать, если что-то пойдет не так 🌚

🎓 Зачем поступать в ШАД и сложно ли это

Поступление в Школу анализа данных — это реальная цель, если подойти к подготовке правильно.

⭐ Плюсы обучения в ШАД

▪️ Уникальные курсы, которые сложно найти в открытом доступе.

▪️ Доступ к курсам остается даже после выпуска — можно учиться в своем темпе.

▪️ Легче учиться в компании — найдешь друзей, с которыми будете вместе ботать.

▪️ Дедлайны и инфраструктура помогают сохранить регулярность и не забрасывать обучение.

Главное — регулярная подготовка и правильная стратегия. Поступление реально, если поставить цель и двигаться к ней. А еще вам может помочь наш курс «Базовые модели ML и приложения»

📌 Project-Based Learning для разработчиков

Нашли репозиторий с туториалами, где вы сможете учиться программировать на практике, создавая проекты с нуля. Каждый туториал — это готовое приложение и реальный опыт.

Внутри: уроки по разным языкам программирования: Python, JavaScript, Java, C++, Swift и другие.

🔗 Перейти к репозиторию

К таким вещам на курсах не готовили

🌚 — По общению с заказчиками нужно делать отдельный гайд

#memes

📘 Книга, которая поможет вам стать профи в Data Science

В мире данных навыки анализа и визуализации становятся бесценными. Если хотите научиться извлекать ключевые инсайты из массивов информации. Эта книга — ваш проводник в мир Exploratory Data Analysis (EDA) с использованием Python.

➡️Пошаговый гайд по анализу, обработке и визуализации данных

▪️ Использование библиотек Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn).

▪️ Изучение техники EDA для текстовых и временных данных.

▪️ Работа с пропусками и выбросами.

▪️ Автоматизация анализа данных для ускорения работы.

🔵 Развивайте навыки работы с данными с помощью курса по Python «Основы программирования на Python»

📊 Математика для Data Science: ваш шаг к профессии будущего

Если хотите освоить востребованную профессию в сфере анализа данных или подготовиться к поступлению в ШАД. Наш онлайн-курс по математике для Data Science — это именно то, что вам нужно

➡️ Что вы изучите

▪️ Основы математического анализа и линейной алгебры.

▪️ Комбинаторику, теорию вероятностей и статистику.

▪️ Математические принципы машинного обучения.

▪️ Подготовка к ШАД: структурная работа с данными и сложные задачи.

🔵 Начните учиться уже сегодня: «Математика для Data Science»

🏗 🔨 Как не сломать продакшен: 8 основных паттернов распределенных систем

Разработка распределённых систем сопряжена с множеством вызовов: от управления состоянием и взаимодействия сервисов до обработки отказов и масштабирования. Чтобы упростить решение этих задач, инженеры используют проверенные временем архитектурные паттерны.

В статье рассматриваются ключевые шаблоны, помогающие строить надёжные и эффективные распределённые системы.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека devops'a

📌 Что вам понадобится для освоения ШАД

Вот ключевые темы и инструменты, которые вам понадобятся для поступления.

🔹 Базовый стек: NumPy и Matplotlib — обработка данных и визуализации.

🔹 Классический ML: алгоритмы, модели, математика под ML.

🔹 Практика: LeetCode — решайте задачи, алгоритмы критически важны.

🔹 Фреймворки: PyTorch — для работы с нейросетями.

🔹 Специализации

NLP (Natural Language Processing) — обработка текстов.
CV (Computer Vision) — работа с изображениями.
Генеративные модели — топовая тема в ML.

🔹 Метрики и аналитика: AB-тесты — понимание статистики и экспериментов.

🔹 Алгоритмы: без них никуда — изучите хотя бы основы.

🔵 Начинайте готовиться уже сейчас «Алгоритмы и структуры данных»

⏸ Как освоить Python и найти работу в IT

Базовые знания можно получить уже за месяц, если уделять учебе 5 часов в неделю. Но если хотите стать разработчиком — готовьтесь учиться от 10 часов в неделю. Такой темп позволит выйти на уровень джуна примерно за год.

➡️ Что происходит на рынке

Python остается самым популярным языком. Но из-за этого конкуренция на вакансии высокая: на одну позицию откликаются сотни кандидатов.

➡️ Как выделиться

▪️Практикуйтесь на реальных проектах
▪️Осваивайте алгоритмы и структуры данных
▪️Развивайте навыки в смежных областях — например, в анализе данных или автоматизации

Python — мощный инструмент, но пробиться в индустрию можно только с сильным портфолио и правильным фокусом в обучении.