Machine learning Interview

📌Классный интерактивный учебник по Machine Learning Отличный ресурс для погружения в ML Здесь очень много интерактивных элементов, которые помогают не просто запомнить, а понять важные концепции машинного обучения Среди разбираемых тем такие как: — нейронные сети — регрессия: линейная/логистическая — ROC & AUC — кросс-валидация — и многие другие темы, часть из них видна на изображениях 📎 Учебник по ML @machinelearning_interview

🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого предложения и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля. Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли. Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля Задача участников – разработать решение, которое сможет автоматически создавать коммерческое предложения на основе электрических схем. Сервис должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет. 💼 Бренд EKF – это: 🔹 Ведущий производитель электрооборудования для ввода, распределения и учета электричества, автоматизации технологических процессов 🔹 Более 19 000 артикулов в номенклатуре 🔹 Собственные программы для интернета вещей – умный дом EKF Connect Home и IIoT EKF Connect Industry для промышленности 🔹 Международный бренд – продукция продается в 20 странах Лучшие решения хакатона будут внедрены в реальный бизнес EKF. Система автоматического расчета сметы проекта поможет делать клиентам наиболее выгодное и оптимальное предложение. 🗓 Ключевые даты: 🔸 5 июля – открытие хакатона, старт работы над задачей 🔸 9-15 июля – серия чекпоинтов с экспертами 🔸 16 июля – окончание загрузки решений 🔸 18 июля – оглашение имен финалистов 🔸 19 июля – онлайн-питчинг проектов и определение победителей ➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас

🌟 Отличный сайт с полезными ресурсами по Machine Learning Содержит наглядные лекции по таким темам ML как регрессия, классификация, нейросети, свёрточные нейросети и по другим темам К лекциям прилагаются Jupyter Notebook'и, которые пошагово описывают реализацию и использование ML-алгоритмов 📎 Лекции + Jupyter Notebook'и + туториалы @machinelearning_interview

🌟 Открытый курс по использованию Julia в ML от пражского университета Это очень насыщенный курс по использованию Julia в Machine Learning, в частности для оптимизации обучения моделей и всего, что с этим связано Курс состоит из 2 частей: — Основы Julia — Приложения Julia: основной акцент будет сделан на ML, но также тут рассматривается статистика и диффуры 🟡 Курс по Julia @machinelearning_interview

ML-разработчик в VK Музыку, найдись! Ребята из AI VK в поиске хардового ML-разработчика (middle/senior) в отдел музыкальных рекомендаций VK Музыки. AI VK — это департамент контентных и рекомендательных сервисов, который развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создает системы рекомендаций и поиска контента на платформах. Рекомендации — один из основных сценариев взаимодействия аудитории с музыкальным контентом, поэтому развитие технологий рекомендаций — одна из приоритетных задач. Объявляем розыск! Найденный бриллиант будет выполнять следующий пул задач: — улучшать базовое качество рекомендаций — запускать новые сценарии музыкальных рекомендаций — анализировать статистику потребления контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B тесты У ребят есть все для комфортной работы: гибкий график, команда – топ, интересные задачи (правда!), возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы, и офис красивый (и вот это всякое из серии “печеньки в офисе” – тоже есть, разумеется) Откликнуться можно на сайте VK или написать лично https://t.me/ellinatsyra

📌 Отличный ресурс, где собрана масса примеров реализации ML-алгоритмов и их использования Вот некоторые из тем и алгоритмов, которые тут освещаются — обучение с учителем (линейная/полиномиальная регрессия, ...) — алгоритмы классификации (логистическая регрессия, SVM, ...) — файнтюнинг LLM — метод CatBoosts — анализ эмоциональной составляющей текста ▶️ Подборка по ML @machinelearning_interview

Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом 👾 Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей. В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке. Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.

🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML Вот некоторые из вопросов: — в чём отличие генератора от list comprehension — реализуй алгоритм PCA — какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются 🟡 Вопросы с ответами @python_job_interview

🌟 Очень подробный Colab по Supervised Learning Здесь приводится необходимая теория и пошагово реализуются такие алгоритмы как логистическая регрессия, SVM, дерево решений, метод k-ближайших соседей, мультиклассовая классификация и другие алгоритмы 🟡 Supervised Learning — Google Colab @machinelearning_interview