Ruslan Senatorov | Стажировка ML и Фриланс проекты Data Science | Research Computer Vision & Neural Networks & AI

Скоро выпущу курс от LOSS MAE до Lasso и ElasticNet Прикладываю видео 1 шага из огромного курса.

Ещё нужно 2 стажера и закрываем набор. Приложил скрин выплат по аутсорс проектам. Получателем на следующей неделе можешь быть ты.

Созвон команды SenatorovAI https://t.me/RuslanSenatorov?livestream

Приглашаю на стажировку https://t.me/RuslanSenatorov?livestream=69e1b734c68cc4dac6

ИЩУ DATA SCIENCE-СПЕЦИАЛИСТОВ, СТАЖЁРОВ И РАЗРАБОТЧИКОВ ШИРОКОГО ПРОФИЛЯ В связи с ростом количества проектов по Data Science и разработке расширяю команду @SenatorovAI. Ищу: — профессиональных Data Science- и ML-разработчиков, готовых подключаться к коммерческим проектам; — начинающих специалистов и стажёров, которых я буду обучать работе над реальными задачами. Вы получите не только теорию, а практический опыт: — участие в настоящих коммерческих проектах; — работу с Python, машинным обучением, аналитикой данных и автоматизацией; — помощь в разборе технических заданий и проектировании решений; — проверку кода и обратную связь; — возможность профессионально развиваться и зарабатывать на своих навыках. От вас требуются ответственность, желание учиться, соблюдение сроков и готовность доводить задачи до результата. Коммерческий опыт желателен, но для стажёров не обязателен — важнее хорошая база, дисциплина и мотивация. Если хотите присоединиться, напишите мне в личные сообщения: 1. Ваш уровень и опыт. 2. Какие технологии вы знаете. 3. Ссылку на GitHub, портфолио или примеры работ. 4. Сколько времени готовы уделять проектам. 5. Рассматриваете стажировку или работу как готовый специалист. Если вы давно хотели перейти от обучения к реальным Data Science-проектам — это ваша возможность начать.

🧠 НЕЙРОСЕТИ С НУЛЯ — УРОК 9 ПЕРСЕПТРОН: ПЕРВАЯ МОДЕЛЬ НЕЙРОНА Персептрон — одна из первых моделей искусственного нейрона. Он получает несколько чисел, объединяет их и принимает решение между двумя вариантами. Например: • письмо — спам или не спам; • изображение — есть кот или нет; • операция — подозрительная или обычная. Сначала персептрон вычисляет взвешенную сумму входных признаков: $z = \sum_{i=1}^{n} x_i w_i + b$ Затем применяется пороговая функция: $\hat{y} = \begin{cases} 1, & z \geq 0 \ 0, & z < 0 \end{cases}$ ──────────────────── ПРИМЕР ВРУЧНУЮ Допустим, модель оценивает заявку. Первый и второй признаки: $x_1 = 4$ $x_2 = 2$ Их веса: $w_1 = 0.6$ $w_2 = -0.8$ Смещение: $b = 0.3$ Вычислим результат: $z = x_1w_1 + x_2w_2 + b$ $z = 4 \cdot 0.6 + 2 \cdot (-0.8) + 0.3$ $z = 2.4 - 1.6 + 0.3 = 1.1$ Результат положительный, поэтому персептрон выберет первый класс: $\hat{y} = 1$ ──────────────────── ЧТО ПРОИСХОДИТ ПРИ ОБУЧЕНИИ Если прогноз неверный, модель немного меняет веса: $w_i \leftarrow w_i + \eta \left(y - \hat{y}\right)x_i$ Где: • $y$ — правильный ответ; • $\hat{y}$ — прогноз модели; • $\eta$ — скорость обучения; • $x_i$ — входной признак. ──────────────────── ОГРАНИЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА Один персептрон умеет разделять только линейно разделимые данные. Для двух признаков граница решения выглядит так: $w_1x_1 + w_2x_2 + b = 0$ Но некоторые задачи нельзя разделить одной прямой. Классический пример — XOR: $0 \oplus 0 = 0$ $0 \oplus 1 = 1$ $1 \oplus 0 = 1$ $1 \oplus 1 = 0$ Именно поэтому используются многослойные нейронные сети: несколько слоёв нейронов и функций активации могут решать задачи, недоступные одному персептрону. ГЛАВНОЕ • Персептрон считает взвешенную сумму и принимает решение по порогу. • При ошибке он обновляет веса. • Один персептрон строит только линейную границу. • Многослойные сети решают более сложные задачи.

Я архитектор образовательных программ, профессиональный автор курсов для Stepik, преподаватель математики и математической статистики для машинного обучения, специалист по выпуклой оптимизации, ML-инженер, разработчик Python, эксперт по reverse engineering исходного кода Scikit-Learn, технический редактор и инженер контроля качества. С 1 сентября начну проводить индивидуальные уроки, кому актуально пишите + в комменты

Бесплатная консультация по Data Science

Теги <b> работают только через Bot API. Для ручной публикации вставляй обычный текст, а заголовки при желании выделяй кнопкой B в редакторе Telegram. 🧠 НЕЙРОСЕТИ С НУЛЯ — УРОК 3 ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН Искусственный нейрон — это небольшая математическая функция. Он получает несколько чисел на вход, учитывает важность каждого и выдаёт один результат. Например, чтобы оценить квартиру, на вход можно подать: • площадь — x₁ • расстояние до метро — x₂ • количество комнат — x₃ Нейрон не считает все признаки одинаково важными. У каждого признака есть свой вес: w₁, w₂, w₃ Сначала нейрон умножает каждый признак на его вес и складывает результаты: z = x₁w₁ + x₂w₂ + x₃w₃ + b b — это bias, или смещение. О нём поговорим отдельно. После этого число z проходит через функцию активации: ŷ = activation(z) Схема работы: входные данные → веса → сумма + bias → активация → результат ПРИМЕР x₁ = 2 x₂ = 3 w₁ = 0.5 w₂ = 0.2 b = 0.1 z = 2 × 0.5 + 3 × 0.2 + 0.1 = 1.7 Нейрон превратил несколько входных чисел в один результат: 1.7. ГЛАВНОЕ • Нейрон принимает числа на вход. • Веса показывают важность признаков. • Bias помогает смещать результат. • Активация позволяет нейросети решать более сложные задачи. Следующий пост: что такое признаки x и откуда нейросеть берёт входные данные.

Искусственный нейрон: базовый элемент нейросети Искусственный нейрон — это маленькая математическая функция. Он получает несколько чисел на вход, учитывает важность каждого из них и выдаёт один результат. Например, попробуем предсказать, будет ли человек доволен квартирой. На вход подадим: • площадь квартиры — x₁ • расстояние до метро — x₂ • количество комнат — x₃ Нейрон не считает все признаки одинаково важными. Для этого у каждого входа есть свой вес: w₁, w₂, w₃ Сначала нейрон умножает каждый признак на его вес и складывает результаты: z = x₁w₁ + x₂w₂ + x₃w₃ + b Здесь b — bias, или смещение. О его роли поговорим отдельно. После этого число z проходит через функцию активации: ŷ = activation(z) Итоговая схема выглядит так: x₁, x₂, x₃ → умножение на веса → сумма + b → activation → ŷ Простой численный пример Пусть: x₁ = 2 x₂ = 3 и веса: w₁ = 0.5 w₂ = 0.2 b = 0.1 Тогда: z = 2 × 0.5 + 3 × 0.2 + 0.1 = 1.7 Нейрон получил входные данные и превратил их в одно число — 1.7. Главное • нейрон принимает числа на вход; • веса показывают важность признаков; • bias помогает сдвигать результат; • функция активации делает нейросеть способной решать сложные задачи. В следующем посте разберём, что именно нейросеть считает входными данными — признаками x.