Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

✍️ Разбираем сложные задачи прошедшей недели 1️⃣ Автокодировщик (англ. autoencoder) — это специальная архитектура нейронных сетей, основная идея которой научиться сжимать входные данные в компактное представление и затем восстанавливать эти данные обратно к их исходному виду или как можно ближе к нему. Автокодировщик состоит из двух частей: энкодера и декодера. Энкодер переводит входной сигнал в его представление, а декодер восстанавливает сигнал по этому представлению. При этом в центре нейронной сети создаётся узкий слой — бутылочное горлышко. Количество нейронов в нём должно быть на порядок меньше, чем у входа. Так мы заставляем нейросеть находить в объекте самую важную информацию и передавать через бутылочное горлышко только её. 2️⃣ В этой задаче сначала мы создаём numpy-массив, состоящий только из элементов-единиц. Автоматически используется тип данных numpy.float64 (если не указать иное). torch.from_numpy в свою очередь автоматически наследует тип данных массива numpy. #разбор_задач

🧑‍💻 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.

⚡️Самые полезные каналы по Data Science в одной папке В ней: ➖канал для подготовки к собеседованиям ➖основной канал ➖книги по Data Science ➖лучшие вакансии из сферы ➖и наш чат, в котором можно общаться и задавать вопросы Добавляйте 👉 тык сюда

✍️ Разбираем сложные задачи прошедшей недели 1️⃣ Для рекомендательных систем используется несколько подходов. Один из них — подход, основанный на контенте (content-based). Такая система анализирует специфические данные о товарах и услугах, такие как описания, отзывы, метаданные. Рекомендации строятся на базе этих характеристик: жанр, производитель, конкретные функции и т.д. Поэтому content-based можно назвать систему, которая предлагает музыку по анализу предпочтений пользователя и характеристик его любимых песен. 2️⃣ Метод numpy.flip переворачивает массив элементов вдоль какой-то из осей. Так, при помощи np.arange(10, 50, 10) мы создаём массив [10, 20, 30, 40]. Затем np.flip(a) возвращает такой массив [40, 30, 20, 10]. Соответственно, c = b[1] извлекает второй элемент перевёрнутого массива, который равен 30. 3️⃣ Word2Vec позволяет получить векторные представления слов. Существуют две основные архитектуры для этого: Skip-Gram и Continuous Bag of Words (CBOW). В модели Skip-Gram центральное слово используется для предсказания контекстных слов. CBOW использует контекстные слова для предсказания центрального слова. #разбор_задач