Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🧮📐 15 гениев, которые изменили мир математики навсегда
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
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/b65f863d
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/b65f863d
Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/b65f863d
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
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🐍🗺️ Геокодирование для Data Scientists: вводное руководство с примерами
Может возникнуть ситуация, когда набор данных содержит адрес, но широта и долгота отсутствуют. В этом случае первым шагом для дополнения данных будет добавление этой пары координат. Этот процесс преобразования адреса в широту и долготу называется геокодированием.
В новой статье разбираем три различных способа геокодирования с помощью Geopy.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Может возникнуть ситуация, когда набор данных содержит адрес, но широта и долгота отсутствуют. В этом случае первым шагом для дополнения данных будет добавление этой пары координат. Этот процесс преобразования адреса в широту и долготу называется геокодированием.
В новой статье разбираем три различных способа геокодирования с помощью Geopy.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Для чего используют gradient clipping (обрезку градиентов) при обучении DL-моделей?
Anonymous Quiz
53%
Чтобы предотвратить слишком сильный рост градиентов и несходимость модели
18%
Для снижения вычислительных затрат на расчёт градиентов
10%
Чтобы стимулировать рост градиентов и ускорить сходимость
19%
Чтобы предотвратить переобучение
✍️ Разбор задач прошедшей недели
1️⃣ У нас были два вопроса по np.nan. Давайте поясним, что это вообще такое.
NaN — это сокращение для Not a number. Это значит, что np.nan применяют для обозначения нечисловых значений. В NumPy nan имеет тип данных float. Его можно использовать как заглушку для значений в массиве, если для вас неважно, каким было оригинальное значение.
▪️np.nan не равно себе же. Выражение np.nan == np.nan всегда будет возвращать False. Поэтому в некоторых случаях следует пользоваться функцией np.isnan().
▪️Любая арифметическая операция с np.nan будет возвращать np.nan.
2️⃣ В этой задаче была допущена банальная синтаксическая ошибка. Для доступа к элементам списка следует использовать квадратные скобки. Правильной записью была бы такая: print(phrase[0]). И вывела бы она 'Добрый день'.
Нередко именно такие глупые ошибки могут стать загвоздкой и мешать вашему коду корректно исполняться 👾
#разбор_задач
1️⃣ У нас были два вопроса по np.nan. Давайте поясним, что это вообще такое.
NaN — это сокращение для Not a number. Это значит, что np.nan применяют для обозначения нечисловых значений. В NumPy nan имеет тип данных float. Его можно использовать как заглушку для значений в массиве, если для вас неважно, каким было оригинальное значение.
▪️np.nan не равно себе же. Выражение np.nan == np.nan всегда будет возвращать False. Поэтому в некоторых случаях следует пользоваться функцией np.isnan().
▪️Любая арифметическая операция с np.nan будет возвращать np.nan.
2️⃣ В этой задаче была допущена банальная синтаксическая ошибка. Для доступа к элементам списка следует использовать квадратные скобки. Правильной записью была бы такая: print(phrase[0]). И вывела бы она 'Добрый день'.
Нередко именно такие глупые ошибки могут стать загвоздкой и мешать вашему коду корректно исполняться 👾
#разбор_задач
В модели Transformer какой компонент использует multi-head self-attention?
Anonymous Quiz
26%
Энкодер
21%
Декодер
46%
Оба
6%
Ни один
🧑💻 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.
Примерно какой процент данных находится на расстоянии не более одного стандартного отклонения от среднего в нормальном распределении?
Anonymous Quiz
21%
Около 34%
57%
Около 68%
16%
Около 95%
6%
Около 99.7%
Столбец с каким названием будет выведен в результате выполнения кода выше?
Anonymous Quiz
7%
Expenses
11%
E
26%
Profit
56%
P