Machine learning Interview

⚡️ Большая шпаргалка-учебник по ML Здесь и основная теория по Machine Learning, и примеры реализации конкретных ML-алгоритмов — в общем, самое то, чтобы освежить базу перед собеседованием 📎 Шпаргалка @machinelearning_interview

📌 Вопрос с собеседования! Что не так с данной архитектурой? пишите ответ в комментариях👇 @machinelearning_interview

🌟 На Хабре появился полезный материал для тех, кто хочет интегрировать YandexGPT API в свои проекты Ребята из команды AllSee описывают процесс создания SDK для удобства работы в Python-приложениях, а также делают сравнительный анализ затрат и производительности с ChatGPT. ▶️ Habr @machinelearning_interview

📌DS/ML Cheatsheet Полезная 5-страничная шпаргалка по основам DS и Machine Learning, которая поможет в подготовке к собеседованиям. Шпаргалка основана на курсах Machine Learning от MIT. 📎 PDF @machinelearning_interview

⚡️ Хотите эффективно обеспечивать версионирование данных и моделей?  Освойте систему DVC на открытом практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд. 💻 На вебинаре вы: - научитесь настраивать в git репозитории DVC и хранить артефакты на S3; - переключаться между версиями артефактов и загружать их во внешнее хранилище; - создавать воспроизводимые конвейеры обучения моделей с помощью DVC Pipelines. 👉  Встречаемся 13 мая в 19:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджера OTUS!  🚀 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/fwF7/

⚡️ Бесплатный курс "Математика для машинного обучения и обработки данных" от deep learning.ai Темы: Cтатистика машинного обучения на python, математический анализ с углубленным изучением, линейная алгебра, вероятностный курс, матрицы, градиентный курс,машинное обучение,наука о данных,углубленное изучение заданий,искусственный интеллект. • Github @ai_machinelearning_big_data

🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций или научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей. Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackmli Приглашаем на хакатон экспертов по Data Science, ML-специалистов, разработчиков на Python и всех остальных, кто хочет прокачать свои знания о создании ИИ. На выбор – один из двух треков: 🥷 Трек 1. Маскирование. При использовании сторонней языковой модели нельзя передавать ей чувствительные данные организации – имена клиентов, доменные адреса и прочие. Поэтому участникам необходимо подготовить алгоритм, который заменит эти сведения в тексте без потери смысла. 🔎 Трек 2. Детекция галлюцинаций. Никто не любит, когда ИИ-ассистент в ответ на вопрос дает неправильную информацию. Задача конкурсантов – разработать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в текстах, сгенерированных нейросетью. Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить консультацию от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить решения с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech. 28-29 мая по результатам тестирования моделей участников 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на мероприятии X5 Future Night. Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackmli Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8JybJs

🌟 15 вопросов по LLM и AI Держите мощную подборку вопросов по LLM, архитектуре трансформеров и AI К каждому вопросу дан очень подробный ответ 📎 Вопросы и ответы @machinelearning_interview

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов. ➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять ⚡Машинное обучение Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы Ml Jobs - вакансии ML ML Книги - актуальные бесплатные книги МО ML чат 🏆 Golang Golang Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов Golang вакансии -работа для Go разработчика Golang книги библиотека книг Golang задачи и тесты Golang чат Golang news - новости из мира go Golang дайджест 💥 Linux /Этичный хакинг Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности linux_kal - kali чат Информационная безопасность 🚀 Data Science Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста Data Jobs - ds вакансии Аналитик данных Data Science книги - актуальные бесплатные книги Big data 🛢Базы данных Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально Библиотека баз данных SQL чат Вакансии Sql аналитик данных #️⃣C# С# академия - лучший канал по c# С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c# С# задачи и тесты С# библиотека - актуальные бесплатные книги C# вакансии - работа 🐍 Python Python/django - самый крупный обучающий канал по Python Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы Python Jobs - вакансии Python Python чат Python книги ☕ Java Java академия - java от Senior разработчика Java вакансии Java чат Java вопросы с собеседований Java книги 💻 C++ C++ академия С++ книги C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам C++ вакансии ⚡️ Frontend Javascript академия - крупнейший js канал React - лучшие гайды и советы по работе с react Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код PHP Книги frontend Задачи frontend 🦀 Rust Rust программирование Rust чат Rust книги для программистов 📲 Мобильная разработка Android разработка Мобильный разработчик гайды и уроки 🇬🇧 Английский для программистов 🧠 Искусственный интеллект ИИ и технологии Neural - нейросети для работы и жизни Книги ИИ Artificial Intelligence 🔥 DevOPs Devops для программистов Книги Devops 🌟 Docker/Kubernets Docker Kubernets 📓 Книги Библиотеки Книг для программситов 💼 Папка с вакансиями: Папка Go разработчика: Папка Python разработчика: Папка Data Science Папка Java разработчика Папка C# Папка Frontend 💥 Бесплатный Chatgpt бот

📌Ответы на вопросы с собеседований ML В этой книге даются подробные ответы с формулами и сложной математикой на вопросы с ML-собеседований. Если быть точным, в первую очередь это расширенные ответы на вопросы от Chip Huyen, которые он поднимал в учебнике "Introduction to Machine Learning Interviews" 📎 PDF @machinelearning_interview

🤖 Как строятся прогнозы в Machine Learning? Начните с открытого практического урока от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд. 💻 На вебинаре разберем: - как подходить к моделированию временных рядов; - как разбить их на тренировочную и тестовую части и проводить кросс-валидацию; - как разложить временной ряд на основные компоненты и построить авторегрессионную модель ARIMA/SARIMA; - метрики качества, специфичные для моделей временных рядов. 👉 Встречаемся 7 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Machine Learning. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджера OTUS!  💣 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/snn1/

🌟 Подборка полезных ноутбуков для подготовки к собеседованию ML Здесь показаны реализации ключевых алгоритмов Machine Learning: от базовых k-means и SVM до более сложных ▶️ Notebooks @machinelearning_interview

💡Интересуетесь Data Science? Изучите гибридные рекомендательные системы на примере LightFM. Познакомьтесь с коллаборативной фильтрацией и контентным подходом в рекомендательных системах, научитесь объединять их при помощи модели LightFM.  📚И все это под руководством опытного эксперта на открытом практическом уроке от OTUS, где вы: - познакомитесь с двумя подходами к построению рекомендательных систем: collaborative filtering и content-based; - изучите архитектуру модели LightFM, которая позволяет объединять эти подходы; - примените модели LightFM на практике.  📌Встречаемся 7 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!  Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://clck.ru/3ASBW3?erid=LjN8KFn11

⚡️ Тинькофф разбор заданий на стажировку! ▪Видео ▪Задачи @machinelearning_interview

🌟 Подборка полезных ноутбуков для подготовки к собеседованию ML Здесь показаны реализации ключевых алгоритмов Machine Learning: от базовых k-means и SVM до более сложных ▶️ Notebooks @machinelearning_interview

🌟 Большой список 140+ ресурсов для погружения в ML и AI Здесь собраны списки на гайды, туториалы, статьи Arxiv, эти ресурсы покрывают практически всю область ML, вот некоторые из рассматриваемых тем: — Трансформеры — Архитектура популярных моделей: GPT-3, LLaMA, Mamba и т.д. — Обучение с подкреплением — Масштабирование AI — Использование бенчмарков — Работа трансформеров с контекстом ▶️ GitHub @machinelearning_interview

📌Основные понятия Machine Learning Держите полезный материал, поможет вспомнить/закрепить важные темы. Здесь рассматривается множество центральных понятий ML, в том числе: • Модели машинного обучения • Свёрточные ИНС • Обзор основных архитектур ИНС • Предобработка данных: аугментация данных, отбор, извлечение признаков • Процесс обучения, оценка качества ▶️ Сайт 📎 PDF @machinelearning_interview

⭐️ Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов. ▪Смотреть ▪Данные ▪Ноутбук @machinelearning_interview

📌Как можно применить AI? Неочевидные примеры AI меняет мир на наших глазах, и у генеративных нейросетей и смежных технологий есть много довольно важных точек приложения. Держите полезное видео, здесь в ходе круглого стола спикеры обсуждают разнообразные случаи – например, такие: — рентгенология и медицина в целом; — кредитный скоринг; — распознавание животных; — распознавание ошибок в документах; — распознавание эмоционального состояния. 📎 YouTube @machinelearning_interview

⚡️ Список тестовых заданий для прокачки Тестовые задания для самостоятельного выполнения от разных it компаний. • GIthub @machinelearning_interview