🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch

Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье. 👇

🔗 Статья

У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

Что такое KNN в машинном обучении

KNN (K-Nearest Neighbors) — это один из простейших и интуитивно понятных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Его суть заключается в том, чтобы искать "соседей" объекта и предсказывать его класс на основе классов этих соседей.

🌻 Как это работает?

▪️ Поиск соседей: Для каждого нового объекта KNN ищет K ближайших соседей на основе выбранной метрики расстояния (например, Евклидово расстояние)
▪️ Голосование: В случае классификации объект относится к тому классу, который преобладает среди его соседей
▪️ Усреднение: В задачах регрессии предсказание для объекта — это среднее значение его соседей

🌻 Когда использовать?

KNN полезен, когда данные относительно простые и их не слишком много, так как метод требует много вычислительных ресурсов при больших объемах данных. Его часто применяют в задачах, где важна интерпретируемость и легкость реализации.

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда подтягивайте свои знания с помощью нашего курса:
🔵 Основы программирования на Python

5️⃣ мифов о стажировках — развенчиваем вместе

Многое могло останавливать вас на пути к началу карьеры: страхи, мифы, предрассудки. Сегодня развеем 5 основных мифов о стажировках и продолжаем вас мотивировать делать первые шаги!

➡️ Невозможно совмещать с учебой

Да, временами бывает сложно, но это вовсе не невозможно. Компании часто идут навстречу, предлагают парт-тайм с занятостью 20 часов в неделю. Есть и летние стажировки как раз на время каникул. Кроме того, реальная занятость не всегда составляет полные 40 часов — нередко это 2-3 часа активной работы, остальное — созвоны и всякие рабочие мелочи.

➡️ Нужно быть гением, чтобы попасть

Многие считают, что попасть можно только если ты мега-звезда. На деле стажировки есть в компаниях, где отбор менее напряжен. Кстати, попасть в бигтехи тоже не обязательно зависит от лотереи или жесткого отбора. Есть обходные пути, например, работа в мелких проектах или стажировка в дочерних компаниях.

➡️ Платят копейки, на жизнь не хватит

Да, обычно оплата стажировок небольшая. Но вообще стажировки лучше рассматривать как шаг в обучении, а не источник больших заработков.

➡️ Стажировки доступны только жителям Москвы и СПб

Очередной миф. Конечно, во многом они проводятся именно в мегаполисах, но если вы живете в другом городе, вы сможете найти варианты: просить жилье, снимать комнату или работать дистанционно. До пандемии это было менее популярно, но сейчас очень много компаний с удовольствием берут на работу дистантом.

➡️ Нужен опыт работы

Нет, опыт работы для стажировок не требуется, хотя он и может повысить ваши шансы. Что понадобится — проделанные проекты и практика. Начинайте с пет проектов, их полно на GitHub или на курсах. Не относитесь к ним как к способу удивить рекрутеров, а разглядывайте их как важную часть вашего обучения.

Показали вам, что стажировка может стать отличным шагом вперед для вашей карьеры. Отбросьте страхи и попробуйте — может, вы уже на пороге своего первого крупного успеха?

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда подтяните программирование:
🔵 Основы программирования на Python

Мечтал стать востребованным специалистом в Data Science и работать над реальными проектами

— Выпускник Proglib.academy в карточке делится своим мнением о курсе. 👆

Курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy

➡️ Интенсивное обучение с теоретическими видеоуроками и практическими задачами.

Курс охватывает школьную математику, линейную алгебру, математический анализ и комбинаторику, и адаптирован для тех, кто хочет перейти в Data Science или подготовиться к собеседованиям в топовые компании.

Поддержка менторов и обратная связь по домашним заданиям помогают усвоить материал и повысить квалификацию.

Хотите повторить путь Артёма — забирайте наш курс:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка по Data Science: бесплатные Статьи на Toward.ai

Хотите изучать Data Science с нуля или прокачать свои навыки, но не знаете, с чего начать: Toward.ai — это ресурс, где можно найти множество полезных бесплатных статей на тему анализа данных, машинного обучения.

👉 Вот пример статьи, которая поможет вам погрузиться в NLP: NLP with Python: Tutorial for Beginners

Начни сегодня, получать знания для своего будущего вместе с нашим курсом:
🔵 Математика для Data Science

Какая подпись больше подходит?

🌚 — Когда просто зашел почиллить, а тебя случайно на работу взяли

😁 — Ну вот и настал момент, когда лень оформилась как скилл

🤔 — Резюме года

#memes

🎯 Стажировка в Яндексе: мифы и реальность

Многие считают, что попасть на стажировку в Яндекс почти нереально. Да, этапов много, и уровень задач может показаться сложным. Но давайте разберемся:

➡️ Вступительный контест

Задания обновляются каждые полгода. Для подготовки можно решить прошлые задачи. С каждым годом набор стажеров растет, и иногда даже 1/3 решенных задач хватает, но лучше ориентироваться на 2/3

➡️ Аналитическая секция

Задачи по математике, логике, вероятностям и программированию. Уровень easy-medium, но все решаемо. Перед собесом повторите базовые темы: комбинаторика, мат. ожидание, бинарный поиск, SQL. Если идете в ML, могут задать вопросы по основам машинного обучения. Главное — не только решить задачу, но и показать умение общаться.

➡️ Алгоритмическая секция

Обычно одна задача уровня medium с LeetCode. Основные темы: бинарный поиск, префиксные суммы, два указателя, хеш-таблицы. Если не очень сильны в алгоритмах, лучше сосредоточьтесь на самых частых задачах.

➡️ Интервью с командой

Тут важно показать себя как человека, с которым будет комфортно работать. Подготовьте самопрезентацию, расскажите о своих проектах и интересах. Главное — быть собой и задавать вопросы команде.

В общем, всё достаточно прозрачно и реально.

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда забирайте курс по машинному обучению:
🔵 Базовые модели ML и приложения

📌 5 полезных практик при написании CSS

Разбираемся с написанием правильного CSS:

1️⃣ Организация среды разработки

Используйте препроцессоры, постпроцессоры, линтеры. Первые помогут избавиться от повторяющегося кода, писать стили более осмысленно. Вторые оптимизируют код, а третьи помогут соблюдать стандарты кодирования.

2️⃣ Рациональное использование фреймворков

Фреймворки, такие как Bootstrap, — это мощный инструмент. Однако он может замедлять загрузку страницы из-за своей тяжеловесности. Если требуется только часть функциональности фреймворка, можно скомпилировать лишь необходимые компоненты.

3️⃣ Разделение стилей на модули

При использовании препроцессоров рекомендуется разделять стили на отдельные файлы. Препроцессор объединит их при компиляции, создавая единый CSS-файл с структурированными стилями.

4️⃣ Использование переменных для настроек

В каждом проекте есть повторяющиеся элементы, такие как цвета, отступы и шрифты. Эти настройки лучше всего вынести в отдельный файл переменных, используйте возможности препроцессоров.

5️⃣ Группировка стилей и методологии

Использование методологий, таких как объектно-ориентированный CSS (OOCSS), помогает структурировать код. Например, разделение структурных и визуальных стилей позволяет избежать дублирования и упрощает поддержку проекта в будущем.

Изучите основы Frontend'а вместе с нашим курсом:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба