tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение » Telegram Web
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
✏️ 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
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
❤3👍2
🤖 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👈
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👈
👍1
🎲 «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
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
🎉9👍2
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🎯 Python дорожная карта: С нуля до профессионала
Вот подробный план, который поможет тебе двигаться от основ к продвинутым темам:
• Основы Python: Изучи базовые понятия — синтаксис, типы данных, переменные и базовые операции.
• Структуры данных: Списки, кортежи, множества, словари. Учись их манипулировать, итерировать и выполнять операции.
• Функции и модули: Определи функции, аргументы, возвращаемые значения. Импортируй модули и структурируй код.
• ООП (Объектно-ориентированное программирование): Разбирайся с классами, объектами, наследованием и инкапсуляцией.
• Работа с файлами: Чтение и запись в файлы, режимы доступа к файлам и работа с файловыми объектами.
• Библиотеки и фреймворки: Освой Pandas, NumPy, Flask, Django, TensorFlow, PyTorch и их применение.
• Продвинутые темы: Лямбда-функции, декораторы, генераторы, многозадачность и тестирование.
• Практика и проекты: Решай задачи, работай над личными проектами и участвуй в open-source проектах.
Хотите изучить пайтон? Тогда забирайте курс:
🔵 Основы программирования на Python
Хочешь изучить Python, но не знаешь, с чего начать?
Вот подробный план, который поможет тебе двигаться от основ к продвинутым темам:
• Основы Python: Изучи базовые понятия — синтаксис, типы данных, переменные и базовые операции.
• Структуры данных: Списки, кортежи, множества, словари. Учись их манипулировать, итерировать и выполнять операции.
• Функции и модули: Определи функции, аргументы, возвращаемые значения. Импортируй модули и структурируй код.
• ООП (Объектно-ориентированное программирование): Разбирайся с классами, объектами, наследованием и инкапсуляцией.
• Работа с файлами: Чтение и запись в файлы, режимы доступа к файлам и работа с файловыми объектами.
• Библиотеки и фреймворки: Освой Pandas, NumPy, Flask, Django, TensorFlow, PyTorch и их применение.
• Продвинутые темы: Лямбда-функции, декораторы, генераторы, многозадачность и тестирование.
• Практика и проекты: Решай задачи, работай над личными проектами и участвуй в open-source проектах.
Хотите изучить пайтон? Тогда забирайте курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🎉4
🧑💻 Что поможет улучшить навыки в сфере Data Science
Эту тему обсуждают специалисты на Reddit. Мы собрали их советы на карточках👆
Эту тему обсуждают специалисты на Reddit. Мы собрали их советы на карточках👆
❤9👍1
Привет, друзья! 👋
Мы готовим статью об ИИ-инструментах для программирования в 2024 году и хотим услышать ваше мнение! 🤖💻 Поделитесь своим опытом и помогите нам сделать материал ещё полезнее. Самые интересные ответы войдут в статью! 🏆
Мы готовим статью об ИИ-инструментах для программирования в 2024 году и хотим услышать ваше мнение! 🤖💻 Поделитесь своим опытом и помогите нам сделать материал ещё полезнее. Самые интересные ответы войдут в статью! 🏆
Какой ИИ-инструмент для программирования вы считаете самым полезным и почему? 🛠
Anonymous Poll
5%
GitHub Copilot
47%
ChatGPT
8%
Claude
5%
Codeium
9%
Локальные LLM
22%
Не пользуюсь ИИ
5%
Другой (укажите в комментариях)
Как изменилась ваша продуктивность после начала использования ИИ-инструментов в разработке? ⏱️
Anonymous Poll
23%
Значительно выросла (более чем на 50%)
32%
Умеренно выросла (20-50%)
24%
Незначительно выросла (до 20%)
20%
Не изменилась
1%
Снизилась
Какой аспект разработки, по вашему мнению, больше всего выигрывает от использования ИИ? 🚀
Anonymous Poll
44%
Автодополнение кода
43%
Генерация кода с нуля
34%
Отладка и поиск ошибок
31%
Оптимизация существующего кода
5%
Другое (поделитесь в комментариях)
Не забудьте оставить комментарий с вашими мыслями об ИИ в программировании! Какие преимущества и недостатки вы видите? Какие инструменты рекомендуете попробовать коллегам? 🤔💬
🧑💻 Если вы ещё не пользуетесь MLflow, то настала пора его изучить
MLflow позволяет выполнять следующие задачи:
▪️Отслеживание экспериментов
▪️Управление кодом проекта
▪️Сохранение и управление моделями
▪️Развертывание моделей
▪️Интеграция с другими ML-фреймворками
🔗 Ссылка на официальную документацию
MLflow позволяет выполнять следующие задачи:
▪️Отслеживание экспериментов
▪️Управление кодом проекта
▪️Сохранение и управление моделями
▪️Развертывание моделей
▪️Интеграция с другими ML-фреймворками
🔗 Ссылка на официальную документацию
❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👀 Ещё одно наглядное объяснение работы LLM
Просто вводите промпт в верху экрана и смотрите, что происходит внутри GPT.
Просто вводите промпт в верху экрана и смотрите, что происходит внутри GPT.
👍12😁3
👾 AutoKaggle — фреймворк для автоматического решения Kaggle-соревнований
Основные функции фреймворка:
🟣 Несколько ИИ-агентов, объединённых в систему (Читатель, Планировщик, Разработчик, Ревьюер и Саммарайзер);
🟣 Итеративная разработка и создание юнит-тестов;
🟣 Функции для очистки данных, feature engineering и моделирования;
🟣 Подробные отчёты.
🔗 Ссылка на репозиторий AutoKaggle
🔗 Ссылка на статью
Основные функции фреймворка:
🟣 Несколько ИИ-агентов, объединённых в систему (Читатель, Планировщик, Разработчик, Ревьюер и Саммарайзер);
🟣 Итеративная разработка и создание юнит-тестов;
🟣 Функции для очистки данных, feature engineering и моделирования;
🟣 Подробные отчёты.
🔗 Ссылка на репозиторий AutoKaggle
🔗 Ссылка на статью
😁13🤔5👍1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Data Engineering Intern / Стажер дата-инженер
Офис (Москва), Procter & Gamble
Подробнее
▪️ Стажер аналитик данных
Офис (Москва), Ozon Офис и Коммерция
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик данных мобильных приложений
Удалёнка, IndieElevate
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик Big Data
Офис (Самара) / Удалёнка, IBS
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик в команду транзакционных операций Банка
Гибрид (Москва), ВТБ
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Data Engineering Intern / Стажер дата-инженер
Офис (Москва), Procter & Gamble
Подробнее
▪️ Стажер аналитик данных
Офис (Москва), Ozon Офис и Коммерция
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик данных мобильных приложений
Удалёнка, IndieElevate
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик Big Data
Офис (Самара) / Удалёнка, IBS
Подробнее
▪️ Стажер-аналитик в команду транзакционных операций Банка
Гибрид (Москва), ВТБ
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
hh.ru
Вакансия Data Engineering Intern / Стажер дата-инженер в Москве, работа в компании «Procter & Gamble», Студент (вакансия в архиве…
Зарплата: от 100000 ₽ за месяц. Москва. Требуемый опыт: не требуется. Полная. Дата публикации: 13.02.2025.
❤6
Привет, друзья! 👋
Мы готовим статью о секретах мастерства в программировании и хотим узнать ваше мнение! 💻
Самые интересные и полезные ответы мы включим в нашу статью! 🚀📚
Мы готовим статью о секретах мастерства в программировании и хотим узнать ваше мнение! 💻
Самые интересные и полезные ответы мы включим в нашу статью! 🚀📚