Machine learning Interview

Расскажите о командах systemd для управления Docker Ответ Для запуска Docker многие дистрибутивы Linux используют systemd. Для запуска сервисов используется команда systemctl. Если ее нет, следует использовать команду service. $ sudo systemctl start docker $ sudo service docker start Чтобы добавить сервис в автозагрузку, либо убрать его: $ sudo systemctl enable docker $ sudo systemctl disable docker Для проверки параметров запуска сервиса и их изменения: $ sudo systemctl edit docker Просмотра связанных с сервисом журналов: $ journalctl -u docker Опишите процесс масштабирования контейнеров Docker Контейнеры могут быть масштабированы с использованием команды docker-compose scale. Процесс масштабирования такой: Масштабируем контейнер и запускаем n экземпляров: $ docker-compose --file docker-compose-run-srvr.yml scale <service_name>=<n> В вышеприведенном примере имя сервиса задается в файле docker-compose-run-srvr.yml, а также запускается n копий контейнеров, где n — любое целое положительное число. После масштабирования контейнера для проверки можно использовать такую команду: $ docker ps -a @golang_interview

Хотите освоить профессию ML-инженера, но устали проходить десятки мини-курсов по машинному обучению? Ищете способ структурировать знания и закрепить их на практике? На курсе Start ML за 7 месяцев вы получите все знания и навыки, необходимые сильному ML-специалисту. Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством практиков из топовых компаний. К концу обучения у вас будет готовый сервис по ранжированию и выдаче релевантных постов в социальной сети, о котором вы сможете рассказать будущему работодателю. На отдельных занятиях вы разберёте типовые задачи с собеседований на Junior позицию, а наш HR обязательно поможет с трудоустройством — в течение трёх месяцев работу находят 90% наших выпускников. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 9 ноября — по промокоду MLINTERVIEW14 дарим скидку 10%. А ещё для всех желающих на сайте доступна бесплатная демоверсия.

🚀 17 ноября 2022 года в 18:30 по мск пройдёт онлайн-митап ВТБ и МФТИ «Промышленный оптимизатор: алгоритмы за рамками ML» для всех, кто интересуется Data Science Основные темы митапа: ✅  «Методы дискретной и комбинаторной оптимизации в задаче управления потоками налично-денежной ликвидности»Спикер: Алексей Рябых, Team Lead DS ВТБ ✅ «От частных задач к промышленному оптимизатору»Спикер: Евгений Лепшин, Team Lead DS ВТБ ✅ «Создание решателя для линейных и целочисленно-линейных программ»Спикер: Роланд Хильдебранд, профессор университета Гренобль-Альпы, PhD МФТИ ✅ Q&A-сессия, модератор: Денис Суржко, ВТБ 👉 Участие бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/vtbmeetupmlsbs 🎁 Участники, которые во время митапа зададут самые интересные вопросы, получат фирменный мерч.

Канал MTS AI: новости AI-технологий, выступления экспертов, юмор и много другой полезной инфы для разработчиков. Подписывайся и не пропускай интересные посты: — 5 книг об искусственном интеллекте — Как защитить данные, если клиент хочет использовать ваше решение на своем оборудовании — Проблемы разработки медицинского чат-бота — Плейлист разработчика, или Музыка — это код

🔥 Внимание! — Сбер снова организовал AI Journey Contest! 👉 Это отличная возможность для увлекающихся технологиями искусственного интеллекта прокачать свои навыки, приобрести новый опыт и, конечно же, выиграть часть призового фонда, который составляет более 5 млн рублей. Мы продлили прием решений до 13 ноября, но время ограничено! Участникам предлагаются четыре интересные задачи: от прикладных, таких как идентификация бактерий по масс-спектрам или восстановление данных по вылову рыбы, до распознавания речи малых народов России и разработки единой multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в двух модальностях – визуальной и текстовой. В этом году к проведению конкурса присоединился Институт искусственного интеллекта AIRI. Все задачи уже на платформе DS Works. Стань участником соревнования!

Канал MTS AI: новости AI-технологий, выступления экспертов, юмор и много другой полезной инфы для разработчиков. Подписывайся и не пропускай интересные посты: — 5 книг об искусственном интеллекте — Как защитить данные, если клиент хочет использовать ваше решение на своем оборудовании — Проблемы разработки медицинского чат-бота — Плейлист разработчика, или Музыка — это код

Хочешь заглянуть в «черный ящик» ⬛️ машинного обучения? Подключайся к Digital Лекторию Газпромбанка! 📍 Виктория Дочкина, директор по разработке моделей в Газпромбанке, расскажет: — что такое предсказательная способность? — зачем использовать «черные ящики» если есть множество понятных моделей? — почему ведущие университеты хотят открывать целые факультеты/кафедры для изучения работы нейронных сетей? А еще участники смогут получить сертификат и мерч! Лекция пройдет в закрытом Telegram-канале 📅 10 ноября в 18:00 (по МСК) Регистрируйся по ссылке 👉🏻 https://vk.cc/cicTK2 До встречи!

“Хочу стать уверенным миддлом в Computer Vision , что делать?” Быстрый и верный способ — попасть в сильную команду и решать боевые задачи. Старшие коллеги передадут вам свой опыт, а задачи научат решать “corner-кейсы”. Чтобы окружить себя опытными коллегами необязательно менять место работы! Можно найти команду единомышленников, желающих развиваться и делиться опытом. Идеально если это будут люди из разных компаний, отраслей и стран. Ребята из школы DeepSchool как раз создали такое место — курс “Ракета в Computer Vision”. На нем 8 кураторов из разных компаний учат решать end-to-end задачи в области CV. Через живые zoom-вебинары, ревью кода, групповые задания и общение в чате кураторы и студенты передают опыт друг другу. После курса “Ракета в Computer Vision” вы научитесь: + краудсорсить данные, + согласованно учить модели в большой DL-команде, + ускорять нейросети, + создавать ML/DL-сервисы, + автоматизировать деплой своих приложений на сервер, + и настраивать мониторинг веб-сервисов. Чтобы узнать программу, прочитать отзывы и оставить заявку на консультацию с одним из кураторов, переходите по ссылке Назовите промокод “telegram” на консультации, чтобы получить скидку!

Если вы научный специалист, программист, который хочет применять ML в своей работе, у вас хороший математический аппарат и вы уже писали код, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «‎Инженер машинного обучения». За время обучения, вы самостоятельно пройдете все шаги создания сервисов, работающих на основе моделей машинного обучения в облачной инфраструктуре и разберете все этапы работы ML-инженера. Продолжительность обучения — 4 месяца. За 4 месяца вы научитесь: • Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений. • Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными. • Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой. • Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных. Учёбе нужно будет уделять примерно 10—12 часов в неделю. Программа включается в себя 3 актуальных кейса, которые вы решите за время обучения: Создадите рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе; Предскажете отток клиентов в банковском секторе; Смоделируете uplift для пользователей телеком оператора. Не обещаем, что будет легко, но точно будет очень интересно.

💥Приглашаем на вебинар «Предсказание отказов в промышленности: от теории к практике» 8 ноября в 10:00 Предсказание отказов промышленного оборудования достигается за счёт непрерывного мониторинга и контроля состояния оборудования. Предсказательное обслуживание призвано существенно снизить затраты на техническое обслуживание оборудование, сократить количество поломок и время просто оборудования. В ходе вебинара будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания. Также будет продемонстрирована экспериментальная установка, состоящая из электродвигателя, передаточного механизма, нагрузки и системы датчиков. Установка моделирует режимы корректной работы, электрический и механические дефекты и их комбинаций. Будут показаны варианты решения задачи обнаружения признаков износа и их классификации с применением анализа сигналов и машинного обучения. Мы сравним данные и результаты, полученные с помощью установки и её Simulink-модели. Зарегистрироваться можно тут