💬 А вы кто?

👍 — дата-сайентист
🤔 — аналитик данных
💯 — Data Engineer
👾 — AI-исследователь
🤩 — свой вариант (напишу в комментариях)

🎓 5-дневный бесплатный интенсив по генеративному ИИ от Kaggle и Google

▪️Всё что требуется от потенциальных участников — знание основ Python.
▪️В день на интенсив будет уходить примерно 2 часа.
▪️Пройдёт с 11 по 15 ноября.

👉 Зарегистрироваться для участия можно здесь

📊🔧 Администратор Power BI: первичные обязанности после реализации дашборда

Разработали дашборд в Power BI, но не знаете, что делать дальше? Делимся секретами, как правильно опубликовать отчет, настроить доступы через Azure и организовать автоматическое обновление данных.

Читать статью

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️

Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/2667cc25

Что вас ждет в эту зловещую ночь:

💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.

🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.

🧙 Теория и практика — зелье успеха:

• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.

• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.

🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.

Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!

🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям!
https://proglib.io/w/2667cc25👻

👀 Ян Лекун (один из «отцов» компьютерного зрения) выразил своё мнение по поводу того, что нобелевские премии по физике и химии выдали ML-специалистам

У меня сложилось впечатление, что Нобелевский комитет был под некоторым давлением общественности. И вы можете увидеть это, потому что на шведском ТВ показывали сюжеты со словами «Они присуждают её [премию] за малоизвестные достижения в физике. Так, почему бы не дать её людям, которые изменяют мир с помощью ИИ?».

Я думаю, что в какой-то момент они решили дать премию людям, которые занимаются предсказанием структуры белка, в том числе AlphaFold... Затем они, вероятно, решили дать премию также и тем людям, которые вносят вклад в фундаментальные знания. Но они не смогли «упаковать» больше троих людей в категорию «химия», поэтому им пришлось взять ещё и физику.

Лекун также отметил, что ни Машина Больцмана, ни сеть Хопфилда (за которые дали премию) не используются сейчас в отрасли, хоть и являются любопытными концептуально алгоритмами. Они бесполезны.

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Найдите, при каких значениях параметров a и b линейная оболочка векторов. 1️⃣ совпадает с множеством решений системы линейных уравнений Ax = 0, где матрица A равна: 2️⃣

Решение: Пусть 3️⃣ — строки матрицы A. Тогда 4️⃣, поэтому rkA ≤ 2. Векторы v и w должны удовлетворять системе. 5️⃣

#задачи_шад

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

🎲 «Комбинаторика для начинающих» — бесплатный курс на «Степике»

Курс предназначен для начинающих, которые хотят освоить основы комбинаторики с нуля, а также для тех, кто когда-то изучал этот раздел математики, но нуждается в обновлении и систематизации знаний.

Включает разделы:

▪️Правило сложения и умножения. Принцип Дирихле
▪️Основные комбинаторные величины и их свойства
▪️Сочетания с повторениями и без
▪️Комбинаторные тождества
▪️Полиномиальные коэффициенты
▪️Формула включений и исключений
▪️Выравнивания

🔗 Ссылка на курс