Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику! Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/7a0a51af Что вас ждет: – Вводный урок от CPO курса – Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск – Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы. ⚡️ Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/7a0a51af

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке! Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾 🔥Для всех Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы Книги для программистов IT-мемы Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы #️⃣C# Книги для шарпистов | C#, .NET, F# Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C# Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel ☁️DevOps Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps Вакансии по DevOps & SRE Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования 🐘PHP Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP Вакансии по PHP, Symfony, Laravel Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты 🐍Python Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python Вакансии по питону, Django, Flask Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты ☕Java Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты Вакансии для java-разработчиков 👾Data Science Книги для дата сайентистов | Data Science Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту 🦫Go Книги для Go разработчиков Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты Вакансии по Go 🧠C++ Книги для C/C++ разработчиков Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++ Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты Вакансии по C++ 💻Другие профильные каналы Библиотека фронтендера Библиотека мобильного разработчика Библиотека хакера Библиотека тестировщика 💼Каналы с вакансиями Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue Вакансии для мобильных разработчиков Вакансии по QA тестированию InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности 📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈 🤖Также у нас есть боты: Бот с IT-вакансиями Бот с мероприятиями в сфере IT Мы в других соцсетях: 🔸VK 🔸YouTube 🔸Дзен 🔸Facebook * 🔸Instagram * * Организация Meta запрещена на территории РФ

🧑‍💻 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.

✍️ Разбираем задачи прошедшей недели 1️⃣ По умолчанию для новых тензоров в PyTorch параметр requires_grad установлен в False. Он указывает, нужно ли вычислять градиенты для тензора во время операций обратного распространения ошибки. Чтобы добиться этого, следует явно установить requires_grad=True при создании тензора. 2️⃣ Для классической линейной регрессии действует предположение о том, что дисперсия ошибок модели остаётся постоянной на протяжении всех значений независимых переменных. Гетероскедастичность — это нарушение данного предположения. То есть наличие гетероскедастичности можно заподозрить, если отклонения наблюдений от линии выборочной регрессии (остатки) достаточно сильно различаются. 3️⃣ Здесь нужно считать так: - Первое умножение весов и прибавление смещений: 2*1 + 1 и 2*2 — 5 —> 3 и -1. - Первое применение Relu: relu(3) = 3 и relu(-1) = 0. - Второе умножение весов и прибавление смещений: 3*-2 + 0*4 = —6. —6 + 10 = 4. - Второе применение Relu: relu(4) = 4. 4️⃣ Название Adam можно расшифровать как ADAptive Momentum. Этот метод объединяет две идеи: использование момента и адаптивных скоростей обучения. Вместо того чтобы адаптировать скорость обучения параметров на основе среднего первого момента, как в RMSProp, Adam также использует среднее значение вторых моментов градиентов. 5️⃣ Хорошее объяснение для этой задачи было дано в комментариях. #разбор_задач

🤖 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👈