uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Відкрити в Telegram

Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Показати більше
3 974
Підписники
+624 години
+37 днів
-630 днів
Архів дописів
Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Готовитесь к собеседованию в AI? Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engi
Готовитесь к собеседованию в AI? Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом». Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей». Важный апдейт: — теперь обучение включает живые вебинары; — первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря; — это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире. Что внутри: — линейная алгебра; — матанализ; — теория вероятностей. Успейте присоединиться к потоку

Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Задача: Реализовать SVD-разложение без готовых библиотек Сложно? Тогда вам к нам. Стартовали живые вебинары обновленного курс
Задача: Реализовать SVD-разложение без готовых библиотек Сложно? Тогда вам к нам. Стартовали живые вебинары обновленного курса по математике для AI. Разбираем фундамент, на котором держится весь Machine Learning. Roadmap ближайших лекций: 1. Основы: Векторы, матрицы, определители. Практика в NumPy . 2. Регрессия: Линейная зависимость, метод наименьших квадратов, валидация моделей. 3. Разложения: SVD, собственные векторы, PCA (снижение размерности) Результат: вы сможете реализовывать рекомендательные системы и фильтровать шум в данных, понимая каждое действие. Первый вебинар уже прошел (отзывы отличные!), успейте присоединиться к основной движухе. Ссылка на курс: https://clc.to/LojFzw

Что выведет код?
Anonymous voting