🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас (https://clc.to/3zXSqA)
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас (https://clc.to/3zXSqA)
Что делает os.rename()?
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
Telegram
Библиотека задач по C# | тесты, код, задания
Задачи и тесты по C# для тренировки и обучения.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/05448a24
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Наши каналы: https://t.iss.one/proglibrary/9197
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/05448a24
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Наши каналы: https://t.iss.one/proglibrary/9197
Какое утверждение о системе зависимостей FastAPI корректно при использовании Depends, BackgroundTasks и ContextVar в асинхронном контексте?
👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
Telegram
Библиотека задач по C# | тесты, код, задания
Задачи и тесты по C# для тренировки и обучения.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/05448a24
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Наши каналы: https://t.iss.one/proglibrary/9197
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/05448a24
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Наши каналы: https://t.iss.one/proglibrary/9197
🫣 Боитесь математики в ML?
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉 (https://clc.to/MLcourse)
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉 (https://clc.to/MLcourse)