tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение » Telegram Web
❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
job.proglib.io
Вакансии в медиа «Библиотека программиста»
Количество проектов в редакции постоянно растет, так что нам всегда нужны специалисты
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Собрали для вас подборку книг, которые помогут освоить основы Data Science и прокачаться в продвинутых техниках анализа данных.
Хочешь ускорить обучение? У нас есть отличный курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3👾2😁1
✍️ Decisions&Dragons: гайд по обучению с подкреплением
Сайт содержит вопросы и ответы по ключевым темам обучения с подкреплением. Например:
▪️Что такое горизонт в обучении с подкреплением?
▪️Почему Q-learning не работает с непрерывными действиями?
▪️В чём разница между model-based и model-free обучением с подкреплением?
🔗 Ссылка на сайт
Сайт содержит вопросы и ответы по ключевым темам обучения с подкреплением. Например:
▪️Что такое горизонт в обучении с подкреплением?
▪️Почему Q-learning не работает с непрерывными действиями?
▪️В чём разница между model-based и model-free обучением с подкреплением?
🔗 Ссылка на сайт
❤4
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Семестр 1:
— Машинное обучение 1: Курс охватывает классические темы: линейная и логистическая регрессия, PCA, t-SNE, различные методы бустинга.
— Алгоритмы 1: Это сложный, но невероятно полезный курс. Здесь вас ждёт много задач на платформе Яндекс.Контест и код-ревью. Программа включает всё: от сортировок и деревьев до графов и динамического программирования.
— Python: Глубже изучаем язык, включая такие темы, как декораторы, виртуальная машина, асинхронное программирование.
Семестр 2:
— Машинное обучение 2
Курс даёт ввод в CV, временные ряды, трансформеры и генеративные модели. Это обзорное занятие, которое помогает определиться с интересами на втором курсе.
— Основы статистики в ML:
Тут раскрываются важные статистические методы, такие как метод Монте-Карло, EM-алгоритмы, бутстрап, дельта-метод и многое другое. Практика — это основа курса, задачи помогут лучше понять, что стоит за алгоритмами.
Курсы насыщенные, но максимально полезные для будущего в аналитике данных или ML.
Начни свой путь к успеху с нашим курсом, который подойдет для подготовки к ШАД:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👆 Шпаргалка по стратегиям для обучения на GPU
👍3
💬 Сколько часов в день вы тратите на рабочие созвоны?
❤️ — меньше часа
👍 — от часа до двух
👾 — от двух до трёх часов
🌚 — почти весь рабочий день состоит из созвонов
#интерактив
❤️ — меньше часа
👍 — от часа до двух
👾 — от двух до трёх часов
🌚 — почти весь рабочий день состоит из созвонов
#интерактив
❤29👍29🌚14👾9
🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Forwarded from Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
🤖🛠 11 лучших ИИ-инструментов для разработки в 2024 году
В мире разработки программного обеспечения искусственный интеллект становится незаменимым помощником, способным значительно повысить продуктивность и качество кода. Представьте себе инструменты, которые не только автоматически дополняют ваш код, но и генерируют целые фрагменты, преобразуют дизайн в готовый код и обеспечивают безопасность вашего приложения. Хотите узнать, какие ИИ-инструменты помогут вам быть на шаг впереди в 2024 году? Откройте для себя решения, которые сделают ваш рабочий процесс более эффективным и инновационным.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В мире разработки программного обеспечения искусственный интеллект становится незаменимым помощником, способным значительно повысить продуктивность и качество кода. Представьте себе инструменты, которые не только автоматически дополняют ваш код, но и генерируют целые фрагменты, преобразуют дизайн в готовый код и обеспечивают безопасность вашего приложения. Хотите узнать, какие ИИ-инструменты помогут вам быть на шаг впереди в 2024 году? Откройте для себя решения, которые сделают ваш рабочий процесс более эффективным и инновационным.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
❤1
❓Чем различаются стандартное отклонение и стандартная ошибка?
▪️Стандартное отклонение (SD) показывает, насколько данные в выборке или генеральной совокупности в среднем отклоняются от своего среднего значения. Это мера разброса данных, используемая для оценки их вариативности. Например, если стандартное отклонение большое, это означает, что значения в выборке сильно отличаются друг от друга.
▪️Стандартная ошибка (SE) показывает, насколько точно среднее значение выборки (sample mean) оценивает среднее значение генеральной совокупности (population mean). Она уменьшается с увеличением размера выборки, так как большее количество данных позволяет лучше оценить истинное среднее.
Так, если стандартное отклонение — это показатель изменчивости элементов в выборке, то стандартная ошибка — показатель изменчивости средних значений выборок.
#вопросы_с_собеседований
▪️Стандартное отклонение (SD) показывает, насколько данные в выборке или генеральной совокупности в среднем отклоняются от своего среднего значения. Это мера разброса данных, используемая для оценки их вариативности. Например, если стандартное отклонение большое, это означает, что значения в выборке сильно отличаются друг от друга.
▪️Стандартная ошибка (SE) показывает, насколько точно среднее значение выборки (sample mean) оценивает среднее значение генеральной совокупности (population mean). Она уменьшается с увеличением размера выборки, так как большее количество данных позволяет лучше оценить истинное среднее.
Так, если стандартное отклонение — это показатель изменчивости элементов в выборке, то стандартная ошибка — показатель изменчивости средних значений выборок.
#вопросы_с_собеседований
👏16👍4❤2🥱1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Что такое градиентный спуск в машинном обучении
Градиентный спуск — это базовый метод оптимизации в машинном обучении, который помогает моделям «учиться» за счет минимизации ошибок.
🌻 Как это работает?
1. Выбор начальной точки: Обычно это случайное положение.
2. Вычисление градиента: Находится производная функции ошибки, которая показывает, где спуск происходит быстрее.
3. Шаг вниз: Шаг размером «learning rate» — это скорость, с которой мы движемся вниз.
4. Повтор: Мы повторяем процесс, пока не достигнем минимальной ошибки.
В курсе по машинному обучению мы подробнее рассказываем о градиентном спуске:
🔵 Базовые модели ML и приложения
Градиентный спуск — это базовый метод оптимизации в машинном обучении, который помогает моделям «учиться» за счет минимизации ошибок.
1. Выбор начальной точки: Обычно это случайное положение.
2. Вычисление градиента: Находится производная функции ошибки, которая показывает, где спуск происходит быстрее.
3. Шаг вниз: Шаг размером «learning rate» — это скорость, с которой мы движемся вниз.
4. Повтор: Мы повторяем процесс, пока не достигнем минимальной ошибки.
В курсе по машинному обучению мы подробнее рассказываем о градиентном спуске:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
🧡💛 Google Colab снизил цены на использование GPU
В частности, на 20% снизились цены на NVIDIA A100 и L4 GPU. Подешевели также процессоры T4. А вот CPU с большим количеством памяти наоборот немного подорожали.
✅ У Colab теперь есть отдельный тариф Pay As You Go. Он не требует подписки, вы просто покупаете вычислительные единицы, если вам нужно. Они доступны в течение 90 дней.
В частности, на 20% снизились цены на NVIDIA A100 и L4 GPU. Подешевели также процессоры T4. А вот CPU с большим количеством памяти наоборот немного подорожали.
✅ У Colab теперь есть отдельный тариф Pay As You Go. Он не требует подписки, вы просто покупаете вычислительные единицы, если вам нужно. Они доступны в течение 90 дней.
🔥8🎉1
Тест: 👨💻🚀 Насколько ты продвинутый разраб?
Говорят, что джун становится мидлом, когда начинает понимать, как мало он знает. Этот тест покажет, насколько ты продвинулся в своём развитии.
👉 Пройти
Говорят, что джун становится мидлом, когда начинает понимать, как мало он знает. Этот тест покажет, насколько ты продвинулся в своём развитии.
👉 Пройти
👍4👏3🔥1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
📈 Почему Big data так быстро развивается?
Хотите получить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Начните с понимания, куда движется индустрия. В нашей статье поговорим о Big Data — одном из самых горячих и перспективных направлений в IT.
🔗 Ссылка
Хотите получить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Начните с понимания, куда движется индустрия. В нашей статье поговорим о Big Data — одном из самых горячих и перспективных направлений в IT.
🔗 Ссылка
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Популярные ресурсы по Машинному Обучению, ИИ и анализу данных.
🧠 Machine Learning — авторский Telegram канал, который содержит всю базу для работы с ИИ-моделями. Дайджесты лучших проектов, разбор кода, инструкции по запуску LLM, подготовка к собесу и многое другое.
📚 Data Science — редкая литература, статьи, курсы и уникальные гайды для мл специалистов любого уровня. Читайте, развивайтесь, практикуйте.
💼 Data Jobs — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере Машинного обучения.
📚 Data Science — редкая литература, статьи, курсы и уникальные гайды для мл специалистов любого уровня. Читайте, развивайтесь, практикуйте.
💼 Data Jobs — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере Машинного обучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7❤4🔥3
Зарелизил сервис Yandex B2B Tech. API уже доступен всем пользователям Yandex Cloud. В будущем сервис будет поддерживать и опенсорс-модели. Главный плюс — автоматизированный процесс создания: достаточно подгрузить необходимые файлы, чтобы ассистент отвечал с опорой на них.
ИИ-ассистенты способны обрабатывать большие объёмы данных быстрее и точнее, чем люди. Они могут использоваться для прогнозирования тенденций, анализа рынка и принятия решений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
yandex.cloud
Запустили AI Assistant API — инструмент для быстрого создания умных ассистентов
Компании смогут запускать их для поисковых систем, поддержки клиентов, рекомендаций по продуктам, создания контента и обучения сотрудников.
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✍️ Large Language Models explained briefly
Это новый ролик на канале 3Blue1Brown. Объясняет суть работы больших языковых моделей с помощью красивых визуализаций ✨
🔗 Смотреть на YouTube
Это новый ролик на канале 3Blue1Brown. Объясняет суть работы больших языковых моделей с помощью красивых визуализаций ✨
🔗 Смотреть на YouTube
👍5