Будущим специалистам по DS или аналитикам данных важно подружиться с математикой🤜 🤛
Математика умножит ваши шансы на хороший оффер. И обычно именно на этих позициях ценится классическое образование в хорошем ВУЗе.
Но а что делать тем, кто не знал в 18 лет, что свяжет свою жизнь с DS?
Для этого есть полугодовой курс от преподавателей МГУ! Он объемный и довольно сложный, так как соответсвует университестким стандартам.
Подробности – https://proglib.academy/mathspro?utm_source=tg_ds
Там все по канонам классического образования:
1. Лекции по 1,5 часа.
2. Много практики, подробная обратная связь от преподателей.
3. Общий чатик со студентами, где можно получить поддержку от сокурсников.
Посмотрите примеры занятий
Математика умножит ваши шансы на хороший оффер. И обычно именно на этих позициях ценится классическое образование в хорошем ВУЗе.
Но а что делать тем, кто не знал в 18 лет, что свяжет свою жизнь с DS?
Для этого есть полугодовой курс от преподавателей МГУ! Он объемный и довольно сложный, так как соответсвует университестким стандартам.
Подробности – https://proglib.academy/mathspro?utm_source=tg_ds
Там все по канонам классического образования:
1. Лекции по 1,5 часа.
2. Много практики, подробная обратная связь от преподателей.
3. Общий чатик со студентами, где можно получить поддержку от сокурсников.
Посмотрите примеры занятий
Дано 32-битное целое число x со знаком, верните x с обратными цифрами. Если изменение x приводит к выходу значения за пределы диапазона 32-битных целых чисел со знаком [-231, 231 - 1], верните 0.
Предположим, что среда не позволяет хранить 64-битные целые числа (со знаком или без знака).
Завтра разбираем оптимальное решение
Предположим, что среда не позволяет хранить 64-битные целые числа (со знаком или без знака).
Завтра разбираем оптимальное решение
Какие ключевые компоненты входят в алгоритм LambdaMART для оптимизации ранжирования в задаче "Learning to Rank"?
Anonymous Quiz
17%
Генетические алгоритмы и рекурсивные нейронные сети.
53%
Деревья решений и градиентный бустинг.
19%
Сверточные нейронные сети и методы стохастической оптимизации.
11%
Перцептроны и методы главных компонент.
Что такое сложность алгоритма и от чего она зависит?
Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.
Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.
Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.
Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.
Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.
Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.
Как нам решить, когда прекратить обучение нейронной сети?
Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.
Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.
Каковы преимущества единого дерева решений по сравнению с более сложными моделями?
Anonymous Quiz
9%
легко реализовать
22%
хорошая объяснимость
1%
быстрый вывод
10%
быстрое обучение
59%
все вышеперечисленное
Как установить скорость обучения?
Не существует простого способа найти оптимальную скорость обучения модели. Обычно небольшие значения, такие как 0,01, это хорошая отправная точка для установки скорости обучения и дальнейшей ее настройки, чтобы модель не сходилась слишком медленно.
Не существует простого способа найти оптимальную скорость обучения модели. Обычно небольшие значения, такие как 0,01, это хорошая отправная точка для установки скорости обучения и дальнейшей ее настройки, чтобы модель не сходилась слишком медленно.
Что будет выведено в результате выполнения данного кода?
Ответ:
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
Объяснение:
Многие могут ошибочно предположить, что list1 будет равен [10], а list3 будет равен ['a'], думая, что всякий раз при вызове функции extendList аргумент list будет равен значению по умолчанию [].
Однако, в действительности новый пустой список по умолчанию создается только один раз при определении функции. И затем этот список последовательно используется всякий раз, когда функция вызывается без второго аргумента. Это происходит потому, что значения по умолчанию вычисляются при определении функции, а не при ее вызове.
Таким образом, list1 и list3 имеют дело с одним и тем же списком по умолчанию, в то время как list2 использует пустой список, переданный ему во втором аргументе.
Ответ:
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
Объяснение:
Многие могут ошибочно предположить, что list1 будет равен [10], а list3 будет равен ['a'], думая, что всякий раз при вызове функции extendList аргумент list будет равен значению по умолчанию [].
Однако, в действительности новый пустой список по умолчанию создается только один раз при определении функции. И затем этот список последовательно используется всякий раз, когда функция вызывается без второго аргумента. Это происходит потому, что значения по умолчанию вычисляются при определении функции, а не при ее вызове.
Таким образом, list1 и list3 имеют дело с одним и тем же списком по умолчанию, в то время как list2 использует пустой список, переданный ему во втором аргументе.
Что такое PyCaret?
PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и низким уровнем кода для Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения. Она является инструментом для машинного обучения и управления моделями от начала до конца, который ускоряет цикл экспериментов в экспоненциальной степени.
В этом примере мы загружаем набор данных juice и используем его для решения задачи классификации. Мы инициализируем настройки с помощью функции setup, затем сравниваем различные модели с помощью функции compare_models и выбираем наилучшую.
Далее мы создаем модель решающего дерева с помощью функции create_model и настраиваем ее с помощью функции tune_model. Мы также можем оценить модель с помощью функции evaluate_model и использовать ее для прогнозирования на новых данных с помощью функции predict_model.
PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и низким уровнем кода для Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения. Она является инструментом для машинного обучения и управления моделями от начала до конца, который ускоряет цикл экспериментов в экспоненциальной степени.
В этом примере мы загружаем набор данных juice и используем его для решения задачи классификации. Мы инициализируем настройки с помощью функции setup, затем сравниваем различные модели с помощью функции compare_models и выбираем наилучшую.
Далее мы создаем модель решающего дерева с помощью функции create_model и настраиваем ее с помощью функции tune_model. Мы также можем оценить модель с помощью функции evaluate_model и использовать ее для прогнозирования на новых данных с помощью функции predict_model.
Что такое регуляризация? Зачем нам это нужно?
Регуляризация используется для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения. Это помогает моделям хорошо обобщать и делать их устойчивыми к выбросам и шуму в данных.
Регуляризация используется для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения. Это помогает моделям хорошо обобщать и делать их устойчивыми к выбросам и шуму в данных.
🧑💻 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.
Что такое повышение градиента деревьев?
Повышение градиента — это метод машинного обучения для решения задач регрессии и классификации, который создает модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений.
Повышение градиента — это метод машинного обучения для решения задач регрессии и классификации, который создает модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений.