Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом. Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций. Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах. 👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

✍️ Разбор сложных задач прошедшей недели 1️⃣ Как узнать произведение вектора на матрицу? Сначала нужно проверить, совпадает ли число элементов в векторе с числом строк в матрице. В нашем примере есть вектор A размером 3 и матрица B размером 3x3, что делает умножение возможным. Каждый элемент вектора умножается на соответствующий элемент строки матрицы, и результаты суммируются, чтобы получить новый элемент результата. ✔️Первый элемент: (1 * 3) + (2 * 2) + (3 * 1) = 3 + 4 + 3 = 10 ✔️Второй элемент: (1 * 2) + (2 * 1) + (3 * 3) = 2 + 2 + 9 = 13 ✔️Третий элемент: (1 * 1) + (2 * 3) + (3 * 2) = 1 + 6 + 6 = 13 Результат — [10, 13, 13]. 2️⃣ У синтаксиса Python есть особенность. Символы {} используются для создания и словарей, и множеств. Но есть нюанс. Однако если мы хотим создать пустое множество, то такой способ уже не сработает. Необходимо воспользоваться конструкцией s = set(). Конструкция s = {} создаст пустой словарь. 3️⃣ Изолирующий лес позволяет искать выбросы в данных. С геометрической точки зрения дерево-классификатор разбивает пространство признаков на зоны прямоугольного вида. И когда мы ставим какую-то новую точку-объект, то она попадает в одну из зон. Представим, что дерево строит эти прямоугольные зоны произвольным образом. Тогда мы будем считать, что объект изолировался, если дерево построило прямоугольник, в который попал только этот объект. Чаще всего такое происходит, если объект лежит где-то на периферии, то есть проще всего изолировать выбросы. Для алгоритма изолирующий лес нужно: ▪️Построить N деревьев. ▪️Каждое дерево строится до исчерпания выборки. ▪️Для ветвления в дереве выбирается случайный признак и случайное значение для расщепления. ▪️В конце концов для каждого объекта считается мера нормальности — среднее арифметическое глубин листьев, в который он попал, или изолировался. Выбросы будут попадать в листья на более ранних этапах построения дерева. #разбор_задач

💬 Есть два типа людей, пишущих отзывы к фильмам: дотошные и ленивые. Дотошных в популяции 80%. Они оценивают 60% посмотренных фильмов как хорошие и 40% как плохие. Ленивых в популяции 20%. Они оценивают 100% фильмов как хорошие. Какова вероятность того, что некоторый фильм будет оценён как хороший?

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта. В ней: ● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей ● Материалы о применении ИИ в разных сферах ● Статьи об этических аспектах развития технологий ● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению ● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей ● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов ● Фильмы, сериалы и книги 👉Подписаться👈

✍️ Очередной воскресный разбор сложных задач недели 1️⃣ Чтобы подсчитать количество параметров, следовало воспользоваться формулой: 2C*(2C*3*3+0). Прибавляем 0, так как bias=False. В результате получим 36C^2. 2️⃣ Здесь загвоздка в том, что b = (10) создаст на самом деле целое число, а не кортеж. Поэтому при попытке сложения с кортежем a возникнет ошибка. Чтобы создать кортеж в b, нужно записать так: b = (10,). 3️⃣ В этом вопросе нужно было посмотреть на перечисленные модели как на составные блоки определённых архитектур. Таким образом, если задача состоит в генерации текста на основе некоторого ввода (промпта), декодер является ключевым компонентом, так как он способен преобразовывать векторное представление (полученное от энкодера или другого источника) обратно в понятный и согласованный текст. #разбор_задач

🧠Чему вы бы хотели научиться? Расскажите нам о ваших пожеланиях: какие навыки вы хотели бы прокачать в ближайшее время или какую профессию хотели бы приобрести? За прохождение опроса вы получите промокод на скидку 15% на все наши курсы до конца 2024 года. 👉Опрос по ссылке👈