Machine learning Interview

🌟 Interpretable Machine Learning with LIME for Image Classification Отличный Colab, который поможет разобраться, как работает алгоритм LIME для классификации изображений Параллельно затрагиваются особенности CV-алгоритмов и почему они не всегда работают, как нужно 🟡 Google Colab @machinelearning_interview

🌟 Идея для пет-проекта — ML-приложение, прогнозирующее задержки полётов Чтобы разобраться в ML, нужно... В общем, в этом репозитории приведены все необходимые шаги для реализации ML-приложения, предсказывающего задержки рейсов в стокгольмском аэропорту Арланда. Очень подробно объясняется архитектура этого приложения, и даже реализуется графический интерфейс на Gradio 🖥 GitHub 🟡 Презентация проекта на Hugging Face @machinelearning_interview

⚡️ Нереальный список ресурсов по Machine Learning Здесь приведена масса полезных ссылок для изучения NLP, computer vision, SVM и других ML-алгоритмов Если кто искал и никак не мог найти объяснение нужной темы ML — скорее всего оно есть тут 📎 Список ресурсов @machinelearning_interview

🔹 Как усилить технический анализ финансовых рынков методами машинного обучения? Рассмотрим, как современные технологии машинного обучения могут усилить и расширить классические подходы технического анализа на финансовых рынках на открытом уроке от Otus, посвященный курсу «ML для финансового анализа», 3 июля в 20:00. ✅ В течении часа рассмотрим реальные примеры и кейсы, демонстрирующие использование машинного обучения для улучшения торговых стратегий на основе технического анализа. Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска 👉 Регистрация на урок и подробности: https://otus.pw/XDjW/?erid=LjN8KFVwt

🌟 Математика для ML Это open-source книга для объяснения математических основ Machine Learning Особенно актуально, чтобы освежить основные моменты перед собеседованием 📎 PDF @machinelearning_interview

Почему стоит прокачивать свои навыки в Machine Learning в 2024 году? Это верный способ не отстать от индустрии, которая развивается со скоростью света — а значит постоянно расти в зарплате и открывать новые карьерные возможности. Если вы хотите войти в эту профессию с нуля, присоединяйтесь к курсу Start ML от «karpovꓸcourses» Преподаватели — практикующие профи, которые знают, какие навыки востребованы на рынке. На курсе вы научитесь писать код на Python и получать данные для моделей с помощью SQL-запросов, познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, разберёте популярные архитектуры нейросетей, а также построите свою модель глубинного обучения. По итогу вы соберете себе портфолио, станете полноценным специалистом и будете готовы выйти на рынок труда. А школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев. Станьте ML-инженером и забирайте курс со скидкой 5% по промокоду MLI: https://clc.to/erid_LjN8KB7Pk

📌 Простой способ переводить экраны приложений на айфоне Теперь можно настроить перевод экрана приложений на русский язык по одному двойному тапу. Пользователь Хабра поделился инструкцией, чтобы все желающие могли быстро переводить на русский экраны любых приложений с незнакомых языков. 🟡 Статья @machinelearning_interview

🌟 Бесценный репозиторий с практическими Colab'ами по ML Здесь собраны Colab'ы, в которых подробно на примерах разбираются такие темы как — обучение без учителя, кластеризация, рекомендательные системы — полносвязные нейросети, функции активации, кросс-валидация — линейная алгебра, вектора, матрицы, преобразования — линейная регрессия (и много других тем) 🖥 GitHub @machinelearning_interview

⚡️ 100 вопросов c собесов в Data Science и ML Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS. Кому это вообще может быть полезно: - желающему получить оффер в сфере DS - тому, кто уже давно дата-сайнтист, но хочется освежить какие-то алгоритмы/темы - кто хочет поменять стек на что-то в области анализа и - присматривается к DS ▪Читать ▪Видео @machinelearning_ru

🌟 Отличные конспекты лекций по ML и CV от МФТИ Совсем свежие лекции, здесь теория + практика в Google Colab'ах Хорошо объясняются основы Machine Learning, неплохой материал для подготовки к собеседованиям 🖥 GitHub @machinelearning_interview