🤖 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👈
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👈
Выше дана нейросеть с известными значениями весов. Все функции активации — это Relu. Чему равен выход нейросети, если х=2?
Anonymous Quiz
13%
15
15%
16
39%
4
33%
14
Какой алгоритм оптимизации известен своей способностью выходить из локальных минимумов с помощью момента и адаптивных скоростей обучения?
Anonymous Quiz
26%
Стохастический градиентный спуск (SGD)
49%
Adam
12%
RMSprop
13%
Adagrad
Каков результат выполнения кода с картинки выше?
Anonymous Quiz
21%
[3 7 5]
7%
[1 5 9]
15%
[4 6 8]
57%
Ошибка выполнения
✍️ 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
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
Как рассчитываются веса self-attention для определённого токена в оригинальной модели Transformer?
Anonymous Quiz
10%
Через feedforward нейросеть, применённую к эмбеддингам токена
57%
Через softmax скалярного произведения эмбеддингов токена и эмбеддингов всех других токенов
21%
Через вычисление позиции токена относительно других токенов
12%
Через свёрточную операцию, применённую к токену и ближайшим другим токенам
🧑💻 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.
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.
Какое из утверждений про Log Loss верное?
Anonymous Quiz
12%
Чем ниже Log Loss, тем хуже предсказательная способность модели
24%
Log Loss можно использовать только для бинарной классификации
48%
Log Loss сильнее штрафует за уверенные и ошибочные предсказания, чем за менее уверенные и ошибочные
16%
Log Loss не зависит от вероятностных оценок классификатора
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
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
Что из нижеперечисленного важно для эффективной работы K-средних (K-Means)?
Anonymous Quiz
15%
Данные должны быть размечены
71%
Данные должны быть нормализованы
6%
Данные должны иметь высокую размерность
8%
Датасет должен быть небольшим
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
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM