Machine learning Interview

🌟 Линейная алгебра для Data Science — мощный учебник от Wanmo Kang и Kyunghyun Cho Последние несколько лет два этих профессора обсуждали, как преподавать линейную алгебру в эпоху Data Science и искусственного интеллекта. В ходе этих обсуждений и родился этот учебник, который освещает самые важные и востребованные темы линейной алгебры. Вот некоторые темы учебника для полного представления: — Векторные пространства — Ортогональность и проекции — Сингулярное разложение — SVD на практике — Положительно определенные матрицы — Собственные значения и собственные вектора — Важные теоремы в линейной алгебре 🟡 Linear Algebra for Data Science, pdf @machinelearning_interview

Соберём ансамбль — вместе веселее! Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете как усилить свои модели объединяя их сильные стороны.  🔹Расскажем в чем заключается "сила толпы" и когда оправдано ее использование 🔹Покажем методы объединения моделей в ансамбли, которые помогут добиться лучших результатов без существенного усложнения моделей ✅ Практика: Вместе построим ансамбль моделей для задачи классификации. Урок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/ORU1/?erid=LjN8K54oX

🌟 Подборка библиотек Python и разных компонентов для удобной работы в Jupyter Notebook Держите массу полезных ссылок на компонентны, расширения и библиотеки Python для более удобной работы в Jupyter Notebook. В частности, для удобного построения графиков и визуализации, для совместной работы, для интеграции с другими приложениями Есть даже jut для отображения Notebook'а в терминале 🖥 GitHub @machinelearning_interview

🔥Слышали о модели BERT, но не знаете, как ее использовать? Хотите глубже погрузиться в область NLP и понять, что делает ChatGPT таким умным? Представьте, что вы знаете, как дообучать предобученные трансформерные модели и эффективно решать самые разные NLP-задачи. Вы уверенно используете BERT на практике и понимаете, как эта модель совершила революцию в мире Natural Language Processing.  ⚡Присоединяйтесь к открытому вебинару 29 июля в 18:00 мск и сделайте этот прыжок в будущее! Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. 👉Регистрация - вступительный тест https://otus.pw/ztVx/?erid=LjN8KCWbN Вебинар приурочен к старту курса Natural Language Processing (NLP), обучение на котором позволяет освоить различные языковые модели и создать собственный телеграм-бот.На курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области.

🌟 15+ реальных ML проектов — подборка Jupyter Notebook'ов Здесь собраны блокноты с полностью реализованными ML проектами, включая: — спам-фильтр для сообщений — анализ эмоциональной составляющей текста — рекомендательная система — распознавание дорожных знаков Самое то, чтобы прокачать свои ML-скиллы 🖥 GitHub @machinelearning_interview

Открыта регистрация на онлайн-трансляцию лекций Летней школы машинного обучения Сколтеха. SMILES-2024 — 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, посвященный современным статистическим методам машинного обучения. Темы этого года: большие языковые модели, мультимодальные подходы, мультиагентные системы, генеративные подходы, методы самообучения. Генеральный партнер школы — Лаборатория искусственного интеллекта и Центр робототехники Сбербанка, золотой партнер — Альфа-Банк. Информационную поддержку оказывает Национальный проект «Цифровая экономика». Подробности и регистрация — здесь. Реклама. СКОЛКОВСКИЙ ИНСТИТУТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ, СКОЛТЕХ. ИНН 5032998454.

⚡️ Основные концепции ML Отличная серия небольших видео по ML + основная теория в одном месте. Поможет освежить основные темы ML такие как: — разные функции активации: сигмоида, tanh, ReLU, Leaky ReLU, ELU — подготовка данных, очистка от шума и выбросов — нейросети и случайный лес — диагностика переобучения и других проблем — и многие другие темы Уверен, будет полезно для подготовки к собеседованию 🟡 Основные концепции ML 🟡 Плейлист YouTube @machinelearning_interview

🏆 Ozon Tech запускает E-CUP — масштабное соревнование для ML-разработчиков в сфере e-com! Реши реальную бизнес-задачу и поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей! Смотри подробности и регистрируйся до 18 августа Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков. Твои суперсилы: 🔸 гуру машинного обучения и работы с ML-фреймворками; 🔸 мастер ETL-процессов, SQL, Spark и подобных систем; 🔸 ас в компьютерном зрении. Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как максимально эффективно применять этот подход в своей работе. 🚀 На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech: 1️⃣ Создать ML-модель для улучшения пользовательского опыта клиентов, которая с помощью названий, атрибутов и картинок определит, одинаковые ли товары на изображении. 2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки. Модель должна распознавать сигарету на любых изображениях: от фотографий до аниме-фреймов. Ключевые этапы E-CUP: 🔹 1 июля — старт регистрации 🔹 19 августа — публикация задач 🔹 8 сентября — окончание приёма решений 🔹 13 сентября — оглашение победителей Призовой фонд — 1 200 000 рублей. Зарегистрируйся и узнай первым про секретный подарок от команды Ozon Tech, который поможет лучшим участникам прокачать навыки и построить карьеру в e-com-бигтехе! Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP

⚡️ Погружение в Deep Learning — лекции и видеозаписи Мюнхенского университета Это серия из 23 лекций по Deep Learning, к каждой лекции прилагается запись на YouTube и pdf с подробным описанием + практические задания Курс раскрывает такие темы Deep Learning и ML как: — свёрточные нейросети (CNN) и популярные архитектуры — настройка гиперпараметров — рекуррентные нейросети (RNN) и трансформеры — NLP и работа с текстом — а также много других тем + 22 практических задания 🟡 Introduction to Deep Learning @machinelearning_interview

Стратегический шаг для ИИ В последние годы ИИ стал одной из самых быстроразвивающихся и востребованных областей. Применение ИИ охватывает широкий спектр отраслей – от здравоохранения до финансов, от транспорта до образования. Спрос на специалистов по ИИ продолжает расти, и этот тренд только усиливается. В 2024 году наличие глубоких знаний в этой области станет вашим ключевым преимуществом. Аспирантура Яндекса, НИУ ВШЭ и ИТМО предоставит доступ к передовым исследованиям и разработкам. Одним из ключевых преимуществ программы является практикоориентированность. Это не теоретические упражнения, а настоящие задачи, которые решаются в рамках компании. Такой опыт чрезвычайно ценен, поскольку он помогает вам понять, как ваши разработки и исследования могут быть использованы для решения конкретных проблем и создания инновационных решений. Подробнее тут. #Яндекс #ИИ #Аспирантура #Образование #Наука #Технологии #ИТМО #НИУВШЭ @machinelearning_interview

⚡️ Разработка Яндекса, которая позволит внедрять объёмные языковые модели в смартфоны или умные колонки Яндекс выложил в опенсорс новые методы сжатия языковых моделей, с помощью которых размер нейросети можно уменьшить до 8 раз. Качество ответов при этом сохраняется на 95%, а уменьшенные с помощью алгоритмов модели могут работать до четырёх раз быстрее, поскольку требуют проводить меньше вычислений. 🟡Статья @machinelearning_interview

📌 Открытый курс по ML с видео и лекциями от Амстердамского университета Этот курс покрывает множество тем ML, вот некоторые из них: — Gaussian Mixture Models — PCA (Principal Component Analysis) — SVM (Support Vector Machines) — Bootstrapping, Feature Bagging К каждой теме приводится pdf с основными формулами и видео с подробным объяснением, в целом очень годный курс 🟡 Machine Learning (UvA) @machinelearning_interview

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: -личный ментор по траектории обучения; -доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; -опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqvmW7GE Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

📌Подборка полезных ресурсов для изучения ML и для подготовки к собеседованию Здесь приводится много ссылок на ресурсы, которые объясняют основы Computer Science, матанализ и линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику. Плюс затрагиваются такие темы как: — классическое ML — байесовское ML — Deep Learning — NLP — Reinforcement Learning — применение ML, в частности в биологии и медицине Почти все практические примеры связаны с Python и R 🟡 ML resources @machinelearning_interview

ML: с чего начинается Data Science? Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете про область ML, которая лежит в основе Data Science и AI сегодня.  🔹Расскажем, чем оно отличается от классического программирования и какие в ML существуют типы задач.  ✅ Практика: Решите первую задачу ML на языке Python  В результате урока вы обучите свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации рукописных цифр Урок приурочен курсу «Специализация Machine Learning» от Otus. 👉 Регистрация и подробности:  https://otus.pw/SUcb/?erid=LjN8Jx11E

🌟 Мощный учебник по использованию Julia в ML и Deep Learning Здесь приведено много практических примеров, таких как реализация LSTM, реализация классического перцептрона, использование линейной/логистической регрессии и много других примеров. Показывается, как работать с последовательностями, как корректно обрабатывать файлы, как использовать GPU. Отличный материал, если планируете использовать Julia в работе 🟡 Deep Learning with Julia @machinelearning_interview

Инфраструктура для ML и AI задач Кластеры Kubernetes отлично подходят для запуска ML-проектов в продакшене. С их помощью можно изолировать проведение разных экспериментов, автоматизировать их запуск и управление, а также быстро масштабировать ресурсы под нагрузкой. Добавление нод с GPU в такие кластеры ускорит обучение ML-моделей и повысит их производительность в продакшене. В сервисе Managed Kubernetes от Selectel, как раз есть все необходимое для работы с ML-проектами: ▪️ Большой запас видеокарт под любую задачу в наличии: NVIDIA А2, А30, А100, А2000, А5000, Tesla Т4, GTX 1080, GTX 2080 ▪️ Отказоустойчивость и автомасштабирование нод c GPU. В зависимости от нагрузки Kubernetes автоматически создаст или удалит ноды в группе. ▪️ Простая настройка драйверов на GPU-нодах кластера. Используйте предустановленные драйверы или самостоятельно установите нужные с помощью GPU Operator А сейчас новые клиенты Managed Kubernetes c GPU могут получить 100% кешбэк за первый месяц использования сервиса. Развернуть свой ML-проект в кластерах Kubernetes c GPU и получить кешбэк можно по ссылке: https://slc.tl/hlh7k Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785 Erid: 2Vtzqvye82N

📌 Applied Statistics with R — свободная книга для аналитиков, ML-инженеров и специалистов по DS Здесь подробно объясняется линейная и логистическая регрессия и как работать с ними в R, описываются параметры данных такие как гомоскедастичность, гетероскедастичность и т.д. Приведено много формул, при этом всё детально объясняется 🟡 Applied Statistics with R @machinelearning_interview

📌 Открытый курс по ML с видео и лекциями от Амстердамского университета Этот курс покрывает множество тем ML, вот некоторые из них: — Gaussian Mixture Models — PCA (Principal Component Analysis) — SVM (Support Vector Machines) — Bootstrapping, Feature Bagging К каждой теме приводится pdf с основными формулами и видео с подробным объяснением, в целом очень годный курс 🟡 Machine Learning (UvA) @machinelearning_interview

Совмещайте очную магистратуру и работу комфортно Яндекс Практикум и РАНХиГС открывают набор на онлайн-программу «Data Science в экономике»: — учёба полностью онлайн, включая сессии; — очное обучение с дипломом РАНХиГС и всеми льготами; — фундаментальные знания от Института ЭМИТ РАНХиГС, который находится на 5-м месте в рейтинге SuperJob по уровню зарплат выпускников; — практический опыт экспертов Яндекса. Оплатить учёбу можно разными способами: всю сумму сразу, по семестрам или с помощью госкредита — тогда ежемесячный платёж составит от 500 ₽, а государство погасит часть кредита за вас. → Узнать подробности и подать заявку Реклама. ООО «Яндекс» ИНН 7736207543