Machine learning Interview

CUDA C++ Programming Guide Release 12.6 📕 Book @datascienceiot

❓ Как мощные алгоритмы матричных разложений применяются в рекомендательных системах? Расскажем на открытом уроке «SVD и ALS на службе рекомендательных систем», посвященному курсу Machine Learning. Advanced ✅ Изучим и применим на практике такие методы как SVD и ALS для построения рекомендательных систем 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/y0fw/?erid=2W5zFHohKdr  Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🔥 ScreenPipe — это платформа с открытым исходным кодом для создания, распространения и монетизации AI-приложений с полным контекстом (например, аналогов Rewind или Granola)! 🌟 Она позволяет 24/7 записывать экран, микрофон и нажатия клавиш локально, без передачи данных в облако. Проект разработан с упором на удобство для разработчиков и совместим с различными интеграциями, включая Stripe для монетизации. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @machinelearning_interview

Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬 Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle. Что будем делать на вебинаре: • Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками • Проведем предобработку данных • Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения •Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели 🕗Встречаемся 21 января 19:00 по мск Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🔥 awesome-cursorrules — коллекция файлов .cursorrules, которые позволяют настраивать поведение искусственного интеллекта в редакторе кода Cursor AI! 🌟 Эти файлы определяют специфические правила для различных проектов, помогая адаптировать AI к стилю и потребностям разработки. Ресурс включает множество примеров для разных технологий и фреймворков, таких как React, Python, Go, а также для мобильной разработки и тестирования. 🔐 Лицензия: CC0-1.0 🖥 Github @machinelearning_interview

Приглашаем на открытый урок «Инструменты обратного тестирования торговых стратегий» от Otus Рассмотрим базовую методику и рассмотрим основные библиотеки для проведения обратного тестирования торговых стратегий. ✅ Практика: тест простой торговой стратегии Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска 👉 Регистрация на урок и подробности: https://otus.pw/LKyQ/?erid=2W5zFJ96tJL #реклама О рекламодателе

🔗 Mastering Tensor Dimensions in Transformers https://huggingface.co/blog/not-lain/tensor-dims

Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥 На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи… Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат Python-щиков 🤝 Что получишь? 1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете 2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом 3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации ➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)

🖥 Large Language Model Course Только что был обновлен популярный бесплатный LLM курс. Это пошаговое руководство с полезными ресурсами и ноутбуками, как для новичков, так и для тех, кто уже обладает мл-базой Курс разбит на 3 части: 1️⃣LLM Fundamentals: Блок дает фундаментальные знания по математике, Python и нейронным сетям. 2️⃣ LLM Scientist: В этом блоке упор сделан на внутреннем устройстве LLM и их создание с использованием новейших технологий и фреймворков. 3️⃣ The LLM Engineer: Здесь вы научитесь писать приложений на практике и научитесь развертывать их. ⭐️ 41.4k звезд на Github 📌 Курс #llm #course #opensource #ml

ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах. Присоединяйтесь: t.me/fizmat

🎲 Вероятностные модели и функции потерь. Машинное обучение полный курс. Урок 8 - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7 - Colab -Полный курс #ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение

⚡️ Выпущена новая открытая модель Omni! MiniCPM-o 2.6 - это новая мультимодальная модель с 8B параметрами, работающая на edge девайсах. 🧠 8B параметров (SigLip-400M + Whisper-300M + ChatTTS-200M + Qwen2.5-7B) 🔥 Превосходит GPT-4V в vision задачах с 70. 2 баллами на OpenCompass 🎙️ Лучшие в своем классе возможности двуязычной речи с разговором в реальном времени и клонированием голоса 🎬 Поддержка мультимодальной потоковой передачи с поддержкой непрерывной обработки видео/аудио 📱 Работает на iPad и телефонах и поддерживает 30+ языков 🖼️ Обрабатывает изображения размером до 1. 8M пикселей (1344x1344) с возможностью OCR 🛠️ Легкая интеграция с популярными фреймворками (llama.cpp, vLLM, Gradio) 🤗 Доступна на huggingface 🔗 HF: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6 📌MiniCPM-o доступна на LLaMA-Factory: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

Приглашаем вас на открытый вебинар: «Технологии за современными LLM» https://otus.pw/pigN/ ⏰Дата: 20 января в 18:00 мск Спикер: Мария Тихонова 📚На занятии мы обсудим: + Какие современные LLM сегодня используют на практике. + Основные концепции языкового моделирования и продвинутые языковые модели. + Методы и технологии, благодаря которым создатели ChatGPT совершили прорыв. + Что представляет из себя задача языкового моделирования + Языковые модели, которые сегодня лежат в основе всех NLP методов 🔥Результаты урока: - Вы поймете, где применяются методы NLP - Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP - Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM Участники открытых уроков получат скидку🎁 на онлайн-курс «NLP / Natural Language Processing» 👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://otus.pw/pigN/?erid=2W5zFHKkKRr Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 #реклама О рекламодателе

📞 code2prompt — это инструмент командной строки для подготовки промптов, содержащих структуру и содержимое исходного кода, специально адаптированных для работы с большими языковыми моделями, такими как GPT! 🌟 Инструмент сканирует кодовую базу, строит дерево файлов, включающее ключевые файлы или изменения в проекте, и формирует из них текстовый промпт. Это особенно полезно для анализа кода, документирования или генерации автоматических обзоров. 💡 Инструмент поддерживает такие функции, как использование шаблонов на основе Handlebars, фильтрацию файлов через .gitignore, вычисление количества токенов для обеспечения совместимости с лимитами моделей, и автоматическое добавление Git-диффов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @machinelearning_interview

Станьте ML-Инженером за 8 месяцев. Основная проблема обучений – оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учили строить простые модельки, а на работе – сделать по шаблону недостаточно, нужно сразу связать это с бизнесом. Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу: работаете над 10+ проектами из реального бизнеса, учитесь не только писать код, но и понимать, что у алгоритмов «под капотом» Вы изучите математику, Python, научитесь обучать ML-модели, нейронные сети и создавать рекомендательные системы. А также подготовитесь к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, пробные интервью (технические и с HR) и многое другое. С трудоустройством тоже помогут: 87% студентов находят работу своей мечты в течение двух месяцев с момента начала поиска. А на VIP тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера. Часть стоимости курса вы оплачиваете только, когда найдёте работу. Успейте присоединиться к первому потоку обучения с самой большой скидкой 17%

👨‍🎓 Курс по математике от Гарварда Материал представлен очень подробно, так что у вас будет возможность глубоко разобраться в каждой теме. охватывает три ключевые темы: - теорию вероятностей - статистику - линейную алгебру. Это отличный курс для входа а перейти к машинное обучение и продвинутое программирования на Python. 📌 Курс

⚡️🔥 Недавно Google Cloud выпустил «Руководство разработчика PyTorch по основам JAX». Jax – это фреймворк для машинного обучения, подобный PyTorch и TensorFlow. Его разработали в Deepmind, хотя он не является официальным продуктом Google, он остается популярным. Jax объединяет Autograd и XLA (Accelerated Linear Algebra - компилятор с открытым исходным кодом для машинного обучения) для обеспечения высокопроизводительных численных вычислений. Созданный на основе NumPy, его синтаксис следует той же структуре, что делает его простым выбором для разработчиков. В этом руководстве содержится пошаговый гайд по реализации простой нейтронной сети на Pytorch (JAX + Flax NNX) для тех, кто хочет начать работать с JAX. 📌 Читать 📌Документация Jax @ai_machinelearning_big_data #jax #pytorch #google

🔎 Обнаружение аномалий: обзор области за последние 10 лет 51 страница PDF ⚡Читать @machinelearning_interview

⚡Новый мощный генератор кода — OpenHands! С одного промпта он создает полноценные приложения! 🎯 Один запрос — готовое приложение; 🔧 Исправляет ошибки, работает с API, собирает данные с сайтов и даже копирует код с StackOverflow; ⚡ Быстрая установка, интуитивно понятный интерфейс; 🆓 Абсолютно бесплатно. ▪️ GitHub @machinelearning_interview

🔥 nn-zero-to-hero — учебный проект, который охватывает создание нейронных сетей с нуля! 🌟 В репозитории содержатся подробные шаги для создания простой нейронной сети, начиная с базовых понятий и заканчивая более сложными архитектурами, включая различные типы слоев, оптимизаторы и методы обучения. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github #курс #machinelearning @machinelearning_interview