Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
الذهاب إلى القناة على Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد
الشبكة:3 985
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-107 أيام
+130 أيام
أرشيف المشاركات
Готовитесь к собеседованию в AI?
Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».
Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».
Важный апдейт:
— теперь обучение включает живые вебинары;
— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;
— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.
Что внутри:
— линейная алгебра;
— матанализ;
— теория вероятностей.
Успейте присоединиться к потоку
Задача: Реализовать SVD-разложение без готовых библиотек
Сложно? Тогда вам к нам. Стартовали живые вебинары обновленного курса по математике для AI. Разбираем фундамент, на котором держится весь Machine Learning.
Roadmap ближайших лекций:
1. Основы: Векторы, матрицы, определители. Практика в
NumPy .
2. Регрессия: Линейная зависимость, метод наименьших квадратов, валидация моделей.
3. Разложения: SVD, собственные векторы, PCA (снижение размерности)
Результат: вы сможете реализовывать рекомендательные системы и фильтровать шум в данных, понимая каждое действие.
Первый вебинар уже прошел (отзывы отличные!), успейте присоединиться к основной движухе.
Ссылка на курс:
https://clc.to/LojFzw