Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

​Вас пригласили в закрытый IT архив Книжная полка - канал, в котором собраны книги, которые не найти в открытом доступе. Графовые алгоритмы, функциональное программирование, освоение Arduino и многое другое! Скорее заходи чтобы не потерять 👇 📚 Книжная полка 📚

23 распространенных вопроса на собеседовании по науке о данных для начинающих Во время интервью интервьюер может задавать вопросы по различным темам науки о данных, таким как статистика, программирование, анализ данных, предварительная обработка данных и моделирование. Ваши навыки будут проверены, и вам нужно подготовиться, если вы хотите сделать карьеру в области науки о данных. Machine Learning | Big Data

Функции SQL для числовых типов данных В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы с числовыми функциями и операторами SQL (ROUND, ABS, TRUNC). 00:00 Вступление 00:47 Округление в SQL (ROUND) 01:15 Получение абсолютного значения (ABS) 01:48 Усечение числа до определенного количества знаков (TRUNC) 02:35 Описание таблицы DUAL в Oracle SQL Machine Learning | Big Data

Масштабирование аналитики: сложнее, чем кажется Как клиенты Oracle могут использовать лучшие практики для масштабирования аналитики в своих организациях. Machine Learning | Big Data

Студенты заставили своего угарного препода по программированию создать телеграм-канал. Его обожают за умение просто и остроумно рассказывать про код, рекурсию и объяснять сложные алгоритмы так, что любой школьник сможет повторить. В свободное время он выводит онлайн-курсы на чистую воду и рассказывает как запросто прокачаться до сениора за полгода. Если ты работаешь или учишься в IT, подписка обязательна — https://t.me/+HCO7Jv-A0I9iNjli

9 бесплатных курсов Гарварда для изучения науки о данных в 2022 году Изучайте программирование Python, статистику и машинное обучение онлайн в одном из лучших университетов мира. Machine Learning | Big Data

🖥 Этот график помогает лучше понять чувствительность и специфичность графически. Machine Learning | Big Data

🖥 Кураторские статьи, статьи и блоги по науке о данных и машинному обучению в производственной среде Документы и технические блоги компаний, которые делятся своей работой в области обработки данных и машинного обучения в производстве. Machine Learning | Big Data

🖥 Линейная алгебра для науки о данных и машинного обучения Линейная алгебра - это раздел математики, который чрезвычайно полезен в науке о данных и машинном обучении. Линейная алгебра - самый важный математический навык в машинном обучении. Большинство моделей машинного обучения можно выразить в матричной форме. Сам набор данных часто представляется в виде матрицы. Линейная алгебра используется при предварительной обработке данных, преобразовании данных и оценке модели. Machine Learning | Big Data

🖥180 проектов по науке о данных и машинному обучению с Python В этой статье я познакомлю вас с более чем 180 проектами в области науки о данных и машинного обучения, которые были решены и объяснены с использованием языка программирования Python. Machine Learning | Big Data

Поиск лучшего языка программирования для науки о данных Преимущества R: Язык R широко используется статистиками и специалистами по добыче данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. R доступен по лицензии с открытым исходным кодом, что означает, что любой может загрузить и изменить код. Эту свободу часто называют «свободой слова». R также доступен бесплатно. Кто угодно может получить доступ к исходному коду, изменить его и улучшить. В результате многие отличные программисты внесли улучшения и исправления в код R. По этой причине R очень стабилен и надежен. R выполняет широкий спектр функций, таких как обработка данных, статистическое моделирование и графика. Одно действительно большое преимущество R, однако это его расширяемость. Разработчики могут легко писать свое программное обеспечение и распространять его в виде дополнительных пакетов.

Microsoft Excel теперь в Telegram! Информация по созданию таблиц еще никогда не была такой доступной, как сейчас. Никаких сложных слов, только простые видео, которые обучат вас и раскроют весь потенциал таблиц. Внутри канала всевозможные лайфхаки и приемы, которые облегчат вам работу и учебу от сотрудника Microsoft. Используй весь потенциал таблиц: @Excel

🖥18 лучших платформ машинного обучения с низким кодом и без кода Машинное обучение становится более доступным для компаний и частных лиц, когда требуется меньше программирования. Особенно, если вы только начинаете свой путь в машинном обучении, тогда ознакомьтесь с этими платформами с низким кодом и без кода, которые помогут ускорить ваши возможности в изучении и применении ИИ. Machine Learning | Big Data

🖥 GPT-4: Сэм Альтман подтверждает слухи Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, в ходе сессии вопросов-ответов на онлайн-встрече AC10 рассказал о предстоящем выпуске GPT-4, что можно назвать захватывающим событием. В прошлом году OpenAI представила крупнейшую на тот момент нейронную сеть GPT-3. Современная языковая модель GPT-3 включает 175 миллиардов параметров по сравнению с 1,5 миллиардами параметров ее предшественницы GPT-2. Machine Learning | Big Data

5 книг Классическая классика ML Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop The Elements of Statistical Learning Классика нейронок Neural Networks and Learning Machines, Haykin Нейросети Deep Learning - здесь больше теории Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow - здесь больше практики с примерами на Tensorflow Machine Learning | Big Data

Метрики для оценки вашего алгоритма машинного обучения Вы создали модель машинного обучения или глубокого обучения. Удивительно! 🥳 Но как проверить его работоспособность и надежность? Просто построить прогностическую модель недостаточно. Вы должны создать модель, которая дает высокую точность данных вне выборки . Machine Learning | Big Data

Студенты заставили своего угарного препода по программированию создать телеграм-канал. Его обожают за умение просто и остроумно рассказывать про код, рекурсию и объяснять сложные алгоритмы так, что любой школьник сможет повторить. В свободное время он выводит онлайн-курсы на чистую воду и рассказывает как запросто прокачаться до сениора за полгода. Если ты работаешь или учишься в IT, подписка обязательна — https://t.me/+y7CAPuqE5jowN2Ri

Пять «секретных» ингредиентов, чтобы стать специалистом по данным Тонны ресурсов, и вы не знаете, с чего начать? Моя цель — дать вам личную дорожную карту Data Science, используя рецепт пиццы в качестве аналогии. Machine Learning | Big Data

Выбор функций для машинного обучения Желательно уменьшить количество входных переменных как для уменьшения вычислительных затрат на моделирование, так и, в некоторых случаях, для повышения производительности модели. Machine Learning | Big Data