Machine learning Interview

⚜️Вышел релиз GitLab 16.9 с расширенным доступом к бета-версии Duo Chat GitLab Duo Chat может: ➖Объяснить или пересказать содержание тикета, эпика или кода. ➖Ответить на конкретные вопросы об этих артефактах. Например: «собери все аргументы, упомянутые в комментариях применительно к решению, предложенному в этом тикете». ➖Сгенерировать код или текст на основе информации из этих артефактов. Например: «напиши документацию для этого кода». ➖Помочь вам начать работать с GitLab с нуля. Например: «создай файл конфигурации .gitlab-ci.yml для тестирования и сборки приложения Ruby on Rails с конвейером CI/CD GitLab». ➖Ответить на вопросы любого уровня сложности, от новичка до эксперта. Например: «Как настроить динамическое сканирование безопасности приложений для REST API?» ➖Ответить на последующие вопросы, чтобы вы могли последовательно проработать упомянутые сценарии. 🔗 Duo Chat @machinelearning_interview

🖥 45+ IT-компаний ищут стажёров и джунов  Карьерные форумы "Найти IT" — это шанс пообщаться с топовыми компаниями и получить оффер. Среди работодателей будут Сбер, Яндекс, Kaspersky, Avito и многие другие. Что вас ждёт: 🔹 Мастер-классы, кейсы и Q&A-сессии. 🔹 Розыгрыш призов среди участников. 🔹 Обширное пространство для общения и обмена опытом. 🔹 Карьерные консультации от HR-ов. Участие бесплатное!  Выбирайте город и регистрируйтесь👇🏻 📍 Москва — 6 марта 📍 Санкт-Петербург — 6 апреля 📍 Новосибирск — 10 апреля

🎙Создание локально работающего голосового помощника В этой статье я расскажу о том, как создать помощника, который позволит вокально взаимодействовать с LLM с открытым исходным кодом. Все компоненты будут работать локально на вашем компьютере. Архитектура Архитектура включает три отдельных компонента: 🔵сервис обнаружения “пробуждающего” слова, активирующего голосового помощника (wake-word detection service); 🔵сервис голосового помощника (voice assistant service); 🔵чат-сервис (chat service). 📌 Продолжение @machinelearning_interview

Уже слышали про GitVerse? Это новая платформа для совместной разработки и хостинга кода от СберТеха. Сервис полностью российский – работать с ним удобно, безопасно и надежно. С GitVerse разработчики смогут создавать проекты с открытым и закрытым кодом, переносить репозитории с других площадок, привлекать новых участников и назначать задачи. А еще: - делать код-ревью и объединять изменения; - оптимизировать рабочий процесс: назначать ответственных за ревью и отслеживать результат; - получать запросы на слияние и объединять ветки; - подписываться на обновления пользователей и репозиториев и оставаться в курсе активностей команды; - общаться с ИТ-сообществом, узнавать новости и читать материалы про open source. Вся функциональность GitVerse доступна разработчикам бесплатно. Зарегистрируйтесь и откройте возможности GitVerse уже сейчас.

⚡️ Новая архитектура без трансформеров DeepCN , превосходит все возможные трансформеры в анализе временных рядов. Репозиторий, показывающий, почему трансформеры не работают в прогнозировании временных рядов, демонстрирующий лучшие модели SOTA без трансформеров 'Transformers Are What You Don't Need' -> ▪Github #прогнозирование @machinelearning_interview

Работаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать. 5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании. 1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения. Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время. 6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве. 15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах. Обучают с 2017 года. Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно. Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек. Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале. Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP

📌 Tech-Interview : Important Topics and Techniques В этом репозитории собрано все, что нужно, чтобы подготовиться к техническим собеседованиям, а также самые важные советы и методики подготовки к собесу. ▪Github @machinelearning_interview

🔥 NVIDIA AI Foundation Models Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI. Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера. Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳 https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models ai_machinelearning_big_data

Введение в модель эмбединга "Матрешка" 🪆. Узнайте, как эти модели способны создавать эмбедингы различной размерности, как они могут ускорить выполнение таких задач, как поиск информации, и как вы можете обучить свои собственные модели ! 👇 🔗 https://hf.co/blog/matryoshka @machinelearning_interview

🔝 "Шесть способов отладки моделей машинного обучения" от weights_biases, статья в которо предлагаются методы отладки проблем. • Читать Погрузитесь глубже в эту тему с помощью бесплатного курса "Оценка и отладка генеративных моделей ИИ с помощью W&B". @machinelearning_interview

Недавно мы просили рассказать в опросе, какие темы интересуют тебя больше всего. Одной из самых востребованных стала тема нейросетей 🧠 27 февраля на вебинаре мы будем говорить именно о них. Аналитик-исследователь Центра технологий искусственного интеллекта Элизавета Вялых расскажет: — как работает языковое моделирование — какова архитектура GPT и при чем тут Оптимус Прайм — каким было путешествие от GPT-1 до GPT-4 — топ-5 задач сотрудника в банке, которые оптимизирует GPT. Встретимся с тобой на лекции «Generative pre-trained transformer, или как развивались GPT модели» 27 февраля в 18:00 (по МСК) 👋 Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqw6Ppj3

💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️ Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях. ▪Github @machinelearning_interview

Нужно ли дата-инженерам знать Linux?  Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом: - разберетесь, почему вам надо знать Linux; - ознакомитесь с его особенностями; - узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью. Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение! Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/J6yI/?erid=LjN8KTGwD Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

💫 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра ▪Читать @machinelearning_interview

🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии? Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.  Вместе с опытным экспертом вы разберете: - историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;  - подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением; - как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр. ⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».   👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись. При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа erid: LjN8K2xod

Какова вычислительная сложность механизма self-attention? В оригинальной статье Attention Is All You Need есть таблица со сравнением Complexity per Layer (сложность на слой) нового механизма self-attention и других архитектур. Указано, что для self-attention это значение составляет O(n^2 * d), где d — это размерность векторного представления. В статье есть один нюанс. Авторы не учитывали сложность вычисления матриц Q, V и K (query, value и key). Их значения были взяты из скрытых состояний RNN. Поэтому идёт «чистый» расчёт для слоя Attention. #вопросы_с_собеседований

📖 Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face. Open-Source AI Cookbook - это коллекция блокнотов, раскрывающих практические аспекты создания ИИ-приложений и решения различных задач машинного обучения с помощью инструментов и моделей с открытым исходным кодом. https://huggingface.co/learn/cookbook/index @machinelearning_interview

Основы качественного анализа данных Обычно, когда кто-то говорит о качестве применительно к исследованию данных, он подразумевает правильность проведения анализа данных и достоверность результатов. Я считаю такое определение слишком узким. Из моего более чем восьмилетнего опыта работы в аналитике я понял: чтобы анализ данных был проведен на достойном уровне, он должен сочетать в себе три фундаментальных элемента: ответ на актуальную потребность со своевременной точностью; надежная и проверенная методология, взятая за основу; доступность для сотрудников организации. Поговорим об этом всем более подробно. 📌 Читать

Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума. За 4 месяца: — вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения, — научитесь строить продвинутые ML-модели, — создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса. Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки. Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.

⚡️ CNN Explainer Интерактивная система визуализации, разработанная для того, чтобы помочь изучить и понять принцип работы конволюционных нейронных сетях (CNN). git clone git@github.com:poloclub/cnn-explainer.git ▪Github Demo @machinelearning_interview