Machine learning Interview

В самом разгаре приём заявок на конкурсный отбор в магистратуру Сколтеха «Современные вычислительные методы» по двум образовательным трекам: — математическое моделирование; — высокопроизводительные вычисления и большие данные. На программе вы научитесь обрабатывать доступную информацию в реальных задачах и строить на этой основе эффективно решаемые математические модели, разрабатывать новые вычислительные подходы и алгоритмы для задач с большим объёмом данных, использовать методы высокопроизводительных вычислений на Python, C и C ++ для разработки и оптимизации. Если успеете подать заявку до 29 мая — у вас будет 2 попытки пройти отбор: Реклама. Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», ИНН 5032998454

​Как не завалить испытательный срок Получить оффер джуну становится всё сложнее: несколько собесов, тестовое задание, интервью с техдиром или руководителем. И на каждом этапе можно получить отказ. И если всё-таки удалось получить оффер, то начинается испытательный срок, который можно завалить по самым разным причинам. Чтобы этого избежать, бизнес-аналитик и продакт-менеджер с 10-летним стажем дал несколько рекомендаций по успешному прохождению испытательного срока: https://devby.io/blogs/posts/good-junior #советы

📌 Курс «Машинное обучение» на МКН СПбГУ Аннотация Объемный годовой курс, в котором подробно рассматриваются модели машинного обучения. Такой подход позволяет осознать основные принципы данной области в целом. Знание этих принципов даст возможность самостоятельно понимать механизмы функционирования более сложных современных моделей, обнаруживать пути улучшения уже существующих алгоритмов, а также адаптировать методы машинного обучения для решения нестандартных задач. 🖥 Github @machinelearning_interview

📌 Как Airflow и k8s помогают строить эффективный конвейер? 👉 Узнайте 27 апреля в 20:00 на открытом уроке в OTUS. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «MLOps». На этом занятии мы построим свой конвейер обучения моделей на Airflow и k8s. ✔️Airflow — стандарт де-факто для планирования задач. Кроме регулярного запуска наших скриптов подготовки данных и обучения моделей, важно контролировать окружение, в котором они запускаются и выделять на время необходимые ресурсы, будь то RAM или GPU. ✔️ В этом нам поможет k8s — платформа для управления контейнерами. Нам осталось только правильно соединить эти два инструмента. Этой теме и посвящён вебинар. 🔥Регистрация https://otus.pw/Zk7x/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

🔍 Тестовое задание по 3D ML Всего представлено три задания. Описание для каждой задачи можно найти в соответствующей директории. Они оформлены в Jupyter Notebook: Task1 Task2 Task3 Task4 (зависит от решения Task3) При выполнении заданий необходимо описать ход своих мыслей и основные идеи, которые были использованы. Можно оформить в Jupyter Notebook или Google Colab. Нужно отправить исходный код решения задач. Крайне желательно со ссылкой на GitHub, Bitbucket, GitLab или другое хранилище репозиториев Git. Основные критерии оценки выполнения заданий: Код написан в едином стиле. Соблюдены основные соглашения, принятые в сообществе. Например, PEP 8 для Python, Google C++ style и т. п. Стиль может быть разным, но весь код должен быть оформлен в едином стиле. Насколько он кроссплатформенный. Как организована структура проекта. В части Docker. Насколько оптимально написана сборка с точки зрения размера образа и сколько инструкций будут выполняться в случае изменения основного кода приложения (если всё собирается заново, то это не очень хорошо). Основные моменты смотрите в документации Желательно, чтобы код был написан на Python 3. Какие-то части могут быть написаны на других языках программирования: C, C++, CUDA C/C++. Запуск проекта должен осуществляться достаточно просто. Если проект на Python 3, то он должен быть с файлом, в котором перечислены зависимости: requirements.txt, файл для Poetry или конфигурационный файл окружения для Anaconda. Проекты на C/C++ должны снабжаться CMake файлом для сборки. Мы можем запустить ваши примеры в окружении Linux Ubuntu 18.04 или 20.04, Windows 10, а также в Docker, поэтому лучше явно указывать на какой ОС предполагается запуск, если от этого зависят какие-то части в решении. @machinelearning_interview

Станьте автором-разработчиком учебного контента на курсе по машинному обучению Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может получить навыки для работы в современных цифровых компаниях. Что нужно делать? • продумывать содержание курсов и отдельных уроков с методистом и менеджером программы • придумывать, как улучшить уже существующую теорию и практику • писать теорию уроков и создавать практические задания разных форматов — тренажёр, оценочные квизы, проекты и т. д. Кого ищут? Авторов, понимающих одну или несколько тем и технологий, которые мы включим в программу. Профессионалов в классическом Machine Learning, которые хотят делиться опытом, объяснять сложное простыми словами и влиять на формирование индустрии. Что предлагают?  ◾️ Парт-тайм сотрудничество на удалёнке из любой точки мира  ◾️ Дополнительный доход ◾️ Развитие софтскилов и профессиональное комьюнити ◾️ Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения Ссылка на вакансию

💻 Опишите процесс создание системы связывания сущностей ? Связывание именованных сущностей (NEL) — это процесс обнаружения и связывания упоминаний сущностей в заданном тексте с соответствующими сущностями в целевой базе знаний. Связывание сущностей состоит из двух частей: Распознавание именованных сущностей: NER обнаруживает и классифицирует потенциальные именованные сущности в тексте по предопределенным категориям, таким как человек, организация, местоположение, медицинский код, выражение времени и т.д. Устранение неоднозначности : это устраняет неоднозначность каждой обнаруженной сущности, связывая ее с соответствующей сущностью в базе знаний. Давайте посмотрим на Entity Linking в действии в следующем примере(картинка). В предложении / тексте говорится: «Майкл Джордан — профессор машинного обучения в Калифорнийском университете в Беркли». Первый NER обнаруживает и классифицирует названные сущности Майкла Джордана и Калифорнийского университета в Беркли как человека и организацию. Затем имеет место разрешение неоднозначности. Предположим, что в данной базе знаний есть две сущности «Майкл Джордан», профессор Калифорнийского университета в Беркли и спортсмен. Майкл Джордан в тексте связан с профессором Калифорнийского университета в Беркли, сущностью в базе знаний. Точно так же Калифорнийский университет в Беркли в тексте связан с юридическим лицом Калифорнийского университета в базе знаний. Приложения Связывание сущностей применяется во многих задачах обработки естественного языка. Сценарии использования можно в общих чертах разделить на поиск информации, извлечение информации и построение графов знаний, которые, в свою очередь, могут использоваться во многих системах, таких как: ▪Семантический поиск Анализ содержания ▪Вопросно-ответные системы / чат-боты / виртуальные помощники Все вышеупомянутые приложения требуют высокоуровневого представления текста, в котором понятия, относящиеся к приложению, отделены от текста и других не имеющих смысла данных. Постановка задачи Интервьюер попросил вас разработать систему связывания сущностей, которая: ▪Определяет потенциальные упоминания именованных сущностей в тексте. ▪Выполняет поиск возможных соответствующих сущностей в целевой базе знаний для устранения неоднозначности. ▪Возвращает либо наиболее подходящую соответствующую сущность, либо ноль. Постановка проблемы переводится в следующую проблему машинного обучения: «Имея текст и базу знаний, найдите все объекты, упомянутые в тексте (Распознать). А затем свяжите их с соответствующей правильной записью в базе знаний (Устранение неоднозначности)». Вопросы на собеседовании для связывания сущностей Это некоторые из вопросов, которые интервьюер может задать во время обсуждения систем связывания сущностей. ▪Как бы вы построили систему распознавания сущностей? ▪Как бы вы построили систему устранения неоднозначности? ▪Учитывая фрагмент текста, как бы вы извлекли всех людей, страны и предприятия, упомянутые в нем? ▪Как бы вы измерили производительность средства устранения неоднозначности / распознавателя объектов / компоновщика объектов? ▪Учитывая несколько средств устранения неоднозначности / распознавателей / лайнеров, как бы вы определить, какой из них лучший? @machinelearning_interview

👉Часто ML интервью на уровень позиции middle и выше требуют не только опыта промышленной разработки и твёрдых знаний core ML, но и в дополнение, предполагают довольно высокий уровень софт скиллов. Именно они оставляют то самое послевкусие последнего этапа собеседования, когда компания решает, делать ли вам оффер и когда вы решаете, точно ли вы хотите работать в этой компании. 👨‍💼По своему опыту проведения и прохождения ML интервью автор канала делится лайфхаками для собеседований ML system design на примере решения реальной задачи ранжирования. 👊Подписывайся, чтобы не пропустить дальнейший разбор кейса и дополнительные лайфхаки для собеседований https://t.me/rl_enthusiasts/41

Решение задач Hackaton TiNT (ITMO) machine learning February 2019 Хакатон ТИнТ (ИТМО) по машинному обучению Февраль 2019 В основном, все задания из олимпиады "Я -проффесионал" от Яндекса по анправлению Большие Данные 🖥 GIthub @machinelearning_interview

Уважаемые коллеги! ⚡ Приглашаем вас на бесплатный семинар по компьютерному зрению, который состоится в Москве 26 апреля в 10:00 На семинаре будут демонстрироваться самые передовые алгоритмы компьютерного зрения, такие как: - поиска глубины по видео; - pose estimation – определение характерных точек объекта с целью определения положения (позы) объекта в пространстве; - сегментация изображения для целей точного положения объекта в пространстве и его составляющих; - детекции объектов в 2D и 3D и их трекинга; - обнаружения аномалий (CV в задачах предсказательного обслуживания); - генерации данных и one-shot learning. ✔️ Вы сможете увидеть на практике, как эти алгоритмы работают и как можно применять их на производстве. Семинар будет полезен для специалистов, работающих в области автоматизации производства, робототехники и машинного зрения, а также всем, кому интересен анализ данных с использованием методов искусственного интеллекта. Подать заявку на участие👈

Решения упражнений онлайн-курса "Машинное обучение и анализ данных" Упражнения по машинному обучению и анализу данных (ИТМО, ПИиКТ-СиППО,) 🖥 GIthub @machinelearning_interview

💻 Навык работы с большими данными открывает путь в ведущие IT-корпорации. Обычно такие корпорации используют MLOps — способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня. 📊 Занимаетесь дата-инжинирингом и хотите выйти на новый уровень? Эксперты топовых компаний обучат вас необходимым навыкам на практическом онлайн-курсе «MLOps» от OTUS. 👉 Определите свой уровень подготовки с помощью теста — https://otus.pw/U5jXx/ 🔥 Пройдете тест, получите велкам-скидку и доступ к 2 предстоящим открытым урокам: ✔️ Построим свой конвейер обучения моделей на Airflow и k8s. ✔️ DataFrame API: от Dask к PySpark Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

🎲 Задача. Найти вероятность того, что при бросании двух игральных костей в сумме выпадет: а) пять очков; б) не более четырёх очков; в) от 3-х до 9 очков включительно. Решение задачи . Найдём общее количество исходов: по правилу умножения комбинаций, всего может выпасть 36 вариантов. Иными словами, каждая грань 1-го кубика может составить упорядоченную пару с каждой гранью 2-го кубика. Условимся записывать такую пару в виде (a, b) , где a – цифра, выпавшая на 1-м кубике, b – цифра, выпавшая на 2-м кубике. Например: (3, 5) – на первом кубике выпало 3 очка, на втором – 5 очков, сумма очков: 3 + 5 = 8; (6, 1) – на первом кубике выпало 6 очков, на втором – 1 очко, сумма очков: 6 + 1 = 7; (2, 2) – на обеих костях выпало 2 очка, сумма: 2 + 2 = 4. Очевидно, что наименьшую сумму даёт пара (1, 1) , а наибольшую – две «шестёрки». а) Рассмотрим событие: A – при бросании двух игральных костей выпадет 5 очков. Запишем и подсчитаем количество исходов, которые благоприятствуют данному событию: (1, 4); (4, 1); (2, 3); (3, 2). Итого: 4 благоприятствующих исхода. По классическому определению: Р(А) = 4/36 = 1/9– искомая вероятность. б) Рассмотрим событие: В – выпадет не более 4-х очков. То есть, либо 2, либо 3, либо 4 очка. Снова перечисляем и подсчитываем благоприятствующие комбинации, слева будем записывать суммарное количество очков, а после двоеточия – подходящие пары: 2 очка: (1; 1); 3 очка: (1; 2); (2; 1); 4 очка: (2; 2); (1; 3); (3; 1). Итого: 6 благоприятствующих комбинаций. Таким образом: Р(В) = 6/36 = 1/6 – вероятность того, что выпадет не более 4-х очков. в) Рассмотрим событие: С – выпадет от 3-х до 9 очков включительно. Здесь можно пойти прямой дорогой, но… что-то не хочется. Да, некоторые пары уже перечислены в предыдущих пунктах, но работы все равно предстоит многовато. Как лучше поступить? В подобных случаях рациональным оказывается окольный путь. Рассмотрим противоположное событие: С1 – выпадет 2 или 10 или 11 или 12 очков. В чём смысл? Противоположному событию благоприятствует значительно меньшее количество пар: 2 очка: (1; 1); 10 очков: (4; 6); (6; 4); (5; 5); 11 очков: (5; 6); (6; 5); 12 очков: (6; 6). Итого: 7 благоприятствующих исходов. По классическому определению: Р(С1) = 7/36 – вероятность того, что выпадет меньше трёх или больше 9-ти очков. Далее пользуемся тем, что сумма вероятностей противоположных событий равна единице: Р(С) + Р(С1) = 1; Р(С) = 1 - Р(С1) = 1 - 7/36 = 29/36 – вероятность того, что выпадет от 3-х до 9 очков включительно. Особо щепетильные люди могут перечислить все 29 пар, выполнив тем самым проверку. Ответ: а) 1/9; б) 1/6; в) 29/36. @machinelearning_interview

❓ Как стать высокооплачиваемым специалистов в ML? Совершенствуй мастерство ML в сообществе единомышленников. 25 апреля — старт продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced» от OTUS. Приглашаем на курс тех, кто хочет вырасти до позиции Middle или Senior уровня. 🧑‍💻 В программе: - Продвинутые ML-алгоритмы и кейсы решения нестандартных задач - Работа в production: настройка окружения, оптимизация кода, построение end-to-end пайплайнов и внедрение решений. - Уникальный исследовательский проект по машинному обучению ⚠️ Вебинары в формате Live coding, где преподаватель с «чистого листа» показывает решение актуальных задач ML. Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/OxiY/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

❔❓ Задача Набирая номер телефона, абонент забыл две последние цифры, но помнит, что одна из них – ноль, а другая – нечётная. Найти вероятность того, что он наберёт правильный номер. Примечание: ноль – это чётное число (делится на 2 без остатка) Решение: сначала найдём общее количество исходов. По условию, абонент помнит, что одна из цифр – ноль, а другая цифра – нечётная. Здесь рациональнее не мудрить с комбинаторикой и воспользоваться методом прямого перечисления исходов. То есть, при оформлении решения просто записываем все возможные комбинации: 01, 03, 05, 07, 09 10, 30, 50, 70, 90 и подсчитываем их – всего: 10 исходов. Благоприятствующий исход один: верный номер. По классическому определению: p =1/10 = 0.1 – вероятность того, что абонент наберёт правильный номер Ответ: 0,1 @machinelearning_interview

Ищу ML специалиста для решения задачи компьютерного зрения Мы компания metadreamteam.io - амбициозная команда XR разработчиков и 3Д артистов, работающая на американском рынке, которая делает проекты для всего мира! От Екомерс до real estate. От внедрения лучших решений на рынке до создания своих разработок с нуля. Сейчас делаем свою разработку по примерке часов в режиме реального времени. Работа удаленная. Фриланс. Оплата от $25 в час (160 - 400 тыс руб за проект) Если ты хочешь работать с лучшими в индустрии, делать амбициозные проекты и зарабатывать в валюте - тогда заполняй эту форму, чтобы присоединиться к нам! https://forms.gle/ovrkQDMasSBWsR538

🎲 Расскажите что такое индуктивная вероятность? Дайте определение минимальной длине описания / сообщения Индуктивная вероятность пытается дать вероятность будущих событий на основе прошлых событий. Это основа для индуктивного мышления и математическая основа для обучения и восприятия закономерностей. Это источник знаний о мире. Есть три источника знаний: вывод , общение и дедукция. Коммуникация передает информацию, полученную другими методами. Выведение устанавливает новые факты на основе существующих фактов. Вывод устанавливает новые факты из данных. Его основой является теорема Байеса . Информация, описывающая мир, записывается на языке. Например, может быть выбран простой математический язык предложений. На этом языке предложения могут быть записаны в виде строк символов. Но в компьютере эти предложения можно закодировать в виде цепочек битов (единиц и нулей). Затем язык может быть закодирован так, чтобы наиболее часто используемые предложения были самыми короткими. Этот внутренний язык неявно представляет вероятности утверждений. Бритва Оккама говорит, что «простейшая теория, согласующаяся с данными, скорее всего, верна». «Простейшая теория» интерпретируется как представление теории, написанной на этом внутреннем языке. Теория с кратчайшей кодировкой на этом внутреннем языке, скорее всего, верна. Минимальная длина описания / сообщения Программа с наименьшей длиной, соответствующей данным, с наибольшей вероятностью предсказывает будущие данные. Это тезис, лежащий в основе методов минимальной длины сообщения и минимальной длины описания . На первый взгляд теорема Байеса кажется отличной от принципа минимальной длины сообщения / описания. При ближайшем рассмотрении оказывается то же самое. Теорема Байеса касается условных вероятностей и утверждает вероятность того, что событие B произойдет, если сначала произойдет событие A: P (A ∧ 😎 = P (B) ⋅ P (A | 😎 = P (A) ⋅ P (B | A) {\ displaystyle P (A \ land 😎 = P (B) \ cdot P (A | 😎 = P (A) \ cdot P (B | A)} становится с точки зрения сообщения длина L, L (A ∧ 😎 = L (B) + L (A | 😎 = L (A) + L (B | A). {\ displaystyle L (A \ land 😎 = L (B) + L (A | 😎 = L (A) + L (B | A).} Это означает, что если вся информация дается с описанием event, то длина информации может быть использована для определения исходной вероятности события. Таким образом, если дана информация, описывающая возникновение A, вместе с информацией, описывающей B для данного A, то была предоставлена ​​вся информация, описывающая A и B. @machinelearning_interview

ML-разработчики, хотите создать что-то действительно уникальное? Присоединяйтесь к IT-команде Сбера и приступайте к работе над русской версией ChatGPT 🖥 Чем предстоит заниматься? • Довести качество русской версии до ChatGPT и даже обогнать его • Придумывать и реализовывать новые варианты применения LLM • Находить решения бизнес-задач с помощью технологии Сбера. Если у вас есть опыт обучения моделей, знание математики, алгоритмов, а еще вы не боитесь экспериментировать — переходите по ссылке, смотрите все условия и откликайтесь на вакансию 💚

😎 Подборка сайтов для поиска работы по всему миру 🚀Франция https://candidat.pole-emploi.fr/espacepersonnel/ https://www.indeed.fr https://www.monster.fr 🚀Германия https://stellenmarkt.sueddeutsche.de/ https://www.arbeitsagentur.de/ https://www.monster.de/ https://www.horizontjobs.de/ 🚀Италия https://www.careerjet.it/ http://www.monster.it/ https://it.indeed.com/ https://www.infojobs.it/ 🚀Испания https://www.infojobs.net/ https://www.monster.es/ https://www.infoempleo.com/ 🚀США www.indeed.com https://www.careerbuilder.com/ http://craiglist.com/ www.monster.com https://www.vacancyopen.com/ 🚀Чехия https://www.jobs.cz/ https://www.profesia.cz/ https://www.prace.cz/ https://www.dobraprace.cz/ www.dzob.cz 🚀Польша https://www.pracuj.pl/ https://www.jobs.pl https://gazetapraca.pl/ www.gowork.pl 🚀Великобритания https://www.indeed.co.uk https://www.monster.co.uk/advertise-a-job/ https://www.cv-library.co.uk/ 🚀Швеция https://www.monster.se/ https://www.jobbsafari.se/ https://www.metrojobb.se/ 🚀Австралия http://jobsearch.gov.au www.seek.com.au www.careerone.com.au 🚀Венгрия https://nofluffjobs.com/hu/ 🚀Канада www.workopolis.com http://www.canadajobs.com http://ca.indeed.com http://www.monster.ca/ 🚀Латвия https://www.cv.lv/lv/ 🚀Турция http://www.yenibiris.com/ http://www.kariyer.net/ https://turkey.xpatjobs.com/ #vacancy #job @machinelearning_interview

Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее.. Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют: — определять границы и сетку для пазла Судоку, — узнавать настроение человека по фотографии; — выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля. — сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта. Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения. Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.