#код
Демки разных методов, есть код на Python, R, Julia и Matlab. Ничего сверхполезного вроде нет, но для новичков будет в самый раз.
https://www.numerical-tours.com/

#ab #causal

Reliable ML AB Testing & Causal Inference Meetup
Видео и презентации докладов

Опубликованы видео и презентации докладов нашего декабрьского митапа по АБ тестам и причинно-следственному анализу.

Все доклады, их описания и презентации можно найти на сайте ODS.ai, а также в плейлисте на YouTube.

Ссылки отдельно по докладам:

- Ваагн Минасян - Оценки с двойной надёжностью для выявления причинно-следственных связей в бизнесе (видео, презентация)

- Дмитрий Васькин - Synthetic Control для AB тестов на малых размерах выборок (видео, презентация)

- Аслан Байрамкулов - Ambrosia - open-source библиотека для быстрой и удобной работы с A/B тестами (видео, презентация)

- Артем Ерохин - Balancing Methods in Causal Inference (видео, презентация)

- Александр Сахнов - Парный, пуассоновский и дикий бутстреп (видео, презентация)

- Валерий Бабушкин - Метрики: от офлайна до иерархии (видео, презентация)

- Григорий Чернов - Causal Discovery Methods for Experimental Design (видео, презентация)

- Дмитрий Торшин - Causal Impact и как его готовить (видео, презентация)

- Максим Кочуров - Планирование Байесовских АБ тестов (видео, презентация)

Ваш @Reliable ML

#tech #ab_testing #causal_inference

#dl #speech

#dl #courses

#образование
Вдруг кому-то будет полезно...
Вопросы тестов по курсу «Глубокое обучение»
https://github.com/Dyakonov/BOOKs/blob/main/DLtest_Dyakonov.pdf

#ml #dl #courses

​🏫 Шпаргалки по курсам Стэнфорда!

Вот тут собраны короткие обзоры алгоритмов и подоходов из соотвествтующих тем.
Супер-наглядный и удобный формат + нет замудрёной математики. Всё по делу.

CS 221 ― Artificial Intelligence
CS 229 ― Machine Learning
CS 230 ― Deep Learning

#dl #nlp #courses

Мини-подборка лекций по большим языковым моделям

1. Stanford cs224n lecture: Scaling Language Models
1. Full stack DL: Foundation Models

1. Пожалуй ещё более крутая ссылка от подписчика на целый курс по LM

#ml #statistics #bayesian #courses

Максим Кочуров на экономе МГУ этой осенью читал магистерский курс “Practical Bayes” (прикладные Байесовские методы). Рассказывал там про подходы к моделированию, аб тестирование, иерархичные модели, Гауссовские процессы, оценку consumer lifetime моделей. Теперь у курса есть обновляемая страничка с презентациями

https://ferrine.github.io/pages/practical-bayes/

#ml #dl #interview

Вопросы для подготовки к интервью: https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
И еще один репо с реализациями моделей из статей: https://github.com/MaximeVandegar/Papers-in-100-Lines-of-Code

Прочитал книжку Чистый Python

Выбор на нее пал из-за высоких оценок, и потому что коллеги устроили ее совместное чтение. На них я не пошел, но интерес возник 👀

Книга родилась из серии публикаций автора в твитере. Этакий сборник фишек и советов. Кстати, у него прикольный блог.

На мой взгляд, фраза "Тонкости программирования для профи" не подходит книге. Я ее интерпретирую так: если ты профи, то сейчас узнаешь тонкости программирования. А по факту тут скорее: прочтешь и узнаешь тонкости, которые знают профи.

Мне понравилось, что после каждой главы есть ключевые выводы, где прямо говорят - если А, то используй list, если B, то deque. Люблю когда прямо и по делу. Потом можно использовать как справочник.

В общем, если вы понимаете декораторы, итераторы, распаковку и использовали defaultdict, то я бы прошел мимо. А если нет, то вполне хорошая книга, чтобы познакомиться без глубокого погружения в детали.

#dl #nlp

💻 Russian Texts Statistics (ruts)

👉 Библиотека разработанная для извлечения признаков из произвольного текста. Работает на русском, но ничего не мешает применить для другого языка.

В комплект входят:
• Базовые статистики (количество слогов, букв, пробелов и тд)
• Метрики удобочитаемости (уже писал о них)
• Метрики лексического разнообразия (Индекс Симпсона и тд)
• Морфологические статистики

Визуализации:
— Закон Ципфа
— Литературная дактилоскопия
— Дерево слов

Подойдет в качестве экстрактора для фича инжиниринга к обычному tf-idf или эмбеддингам.

github

#interview #courses

Нашёл в одном из комментариев что-то интересное для DS и MLE

https://github.com/Extremesarova/data_science_resources