Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше. В Proglib Academy действует акция: покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок. Например, можно совместить два направления по работе с ИИ:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.

📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета. А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏮️ Пора прокачать свой стек

😎 Выбираешь один курс, второй получаешь бесплатно. Баг? Нет, акция! До 31 октября в Proglib Academy можно выбрать два курса и заплатить только за один. Например, можно совместить:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.

Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥 Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏬ Собрать свой учебный билд

👀 Как вы смотрите видео? Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране? Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить. 🕰️ Опрос займёт около 3 минут. В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео. 🔗 Поделиться опытом 🐸 Библиотека программиста

💬 Как инициализировать параметры в логистической регрессии, и важно ли это Частый вариант: веса 𝑤 w инициализируют нулями или малыми случайными значениями. 🔎 Почему работает: отрицательный логарифм правдоподобия в логистической регрессии — выпуклая функция, поэтому оптимизация сходится к глобальному минимуму независимо от стартовой точки. 🔎 Когда стоит подумать о случайной инициализации: при огромном числе признаков или сильно скоррелированных признаках случайная инициализация может помочь избежать вырожденных конфигураций. 🙂 Для стандартных задач нулевая инициализация чаще всего достаточно хороша; проблем с глобальным минимумом не возникает. 🐸 Библиотека собеса по Data Science

😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня? Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода. 🔘 Поговорим о том: — когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой; — сколько стоит один прогон и куда уходят токены; — какие задачи можно отдавать субагентам; — как настроить маршрутизацию моделей; — что проверять в AI-коде перед merge. ✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после. ⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК ⬇️ 1,5 часа · бесплатно ⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок 💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре. 🔗 Зарегистрироваться на вебинар⁠

❓ Могут ли в Adam возникать проблемы исчезающих или взрывающихся градиентов Да, полностью избежать этих проблем Adam не может. Хотя адаптивное изменение шагов помогает уменьшить эффект исчезающих или взрывающихся градиентов, при определённых архитектурах или распределениях данных они всё равно могут появляться. Если градиенты резко становятся очень большими, шаг Adam тоже может временно стать слишком большим, особенно если оценка второго момента ещё не усреднилась. В обратной ситуации — при очень маленьких градиентах — Adam постепенно уменьшает шаг, что может привести к слишком медрому обучению, даже если параметрам нужно сделать крупные поправки. 📌 Вывод: Adam снижает риск, но не полностью устраняет проблемы исчезающих и взрывающихся градиентов — архитектура сети и нормализация данных по-прежнему критически важны. 🐸 Библиотека собеса по Data Science

👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science. 🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.

В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.

Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎 🔗 Узнать подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy

Один доступ вместо вечного выбора между «нужно для работы» и «давно хотелось изучить» 👇

🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️ На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка. ⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта 🏃‍♀️ Proglib Academy

Разработчик, DevOps-инженер или техлид — у каждого своя причина навести порядок в работе с AI-агентами. Разбираем, чем отличаются их задачи 💡