متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
الذهاب إلى القناة على Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد4 012
المشتركون
-224 ساعات
-57 أيام
-630 أيام
أرشيف المشاركات
Каковы преимущества единого дерева решений по сравнению с более сложными моделями?
Как нам решить, когда прекратить обучение нейронной сети?
Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.
Что такое сложность алгоритма и от чего она зависит?
Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.
Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.
Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.
Можно ли осуществить возврат нескольких значений из функции?
Вот как это сделать.
Какие ключевые компоненты входят в алгоритм LambdaMART для оптимизации ранжирования в задаче "Learning to Rank"?
Разбор вчерашней задачи
Шаг 1. Извлекаем цифру из первой позиции x с помощью оператора по модулю и сохранияем ее.
Шаг 2. Добавляем эту цифру как самую правую.
Шаг 3: Удаляем из x и продолжаем, пока x не станет равным 0.
Дано 32-битное целое число x со знаком, верните x с обратными цифрами. Если изменение x приводит к выходу значения за пределы диапазона 32-битных целых чисел со знаком [-231, 231 - 1], верните 0.
Предположим, что среда не позволяет хранить 64-битные целые числа (со знаком или без знака).
Завтра разбираем оптимальное решение
Будущим специалистам по DS или аналитикам данных важно подружиться с математикой🤜 🤛
Математика умножит ваши шансы на хороший оффер. И обычно именно на этих позициях ценится классическое образование в хорошем ВУЗе.
Но а что делать тем, кто не знал в 18 лет, что свяжет свою жизнь с DS?
Для этого есть полугодовой курс от преподавателей МГУ! Он объемный и довольно сложный, так как соответсвует университестким стандартам.
Подробности – https://proglib.academy/mathspro?utm_source=tg_ds
Там все по канонам классического образования:
1. Лекции по 1,5 часа.
2. Много практики, подробная обратная связь от преподателей.
3. Общий чатик со студентами, где можно получить поддержку от сокурсников.
Посмотрите примеры занятий
В чем заключается принцип работы слоя пулинга (pooling layer) в свёрточной нейронной сети (CNN) и какие цели он обычно выполняет в обработке изображений?
В чем заключается ключевое отличие между GRU (Gated Recurrent Unit) и LSTM (Long Short-Term Memory)?
Что означает параметр alpha в архитектуре Stable Diffusion?
В какой сфере машинного обучения и искусственного интеллекта преимущественно используется архитектура Stable Diffusion?
Какая архитектура нейронной сети обычно используется для задачи распознавания речи, где аудио сигналы преобразуются в текстовую форму?
Какая архитектура нейронной сети наиболее подходит для задачи семантической сегментации, где каждый пиксель изображения помечается не только классом объекта, но и его точной границей?
