Какую из следующих функций можно использовать, чтобы узнать версию Python, с которой мы сейчас работаем, и завершить сессию?
🔥 — sys.version(1) then exit
❤️ — sys.version then exit()
⚡️ — sys.version() then exit
👍 — sys.version(0) then exit()
Библиотека задач по Data Science
🔥 — sys.version(1) then exit
❤️ — sys.version then exit()
⚡️ — sys.version() then exit
👍 — sys.version(0) then exit()
Библиотека задач по Data Science
Что выведет код?
Anonymous Quiz
22%
[1, 0, 0, 0, 4]
26%
[1, 0, 0, 4]
18%
[1, 0, 0, 0, 2, 3, 4]
34%
Error
Какой компонент в обучении с подкреплением отвечает за долгосрочное принятие решений?
🔥 — Value Function
❤️ — Kernel Trick
⚡️ — Spectral Norm
👍 — Momentum
Библиотека задач по Data Science
🔥 — Value Function
❤️ — Kernel Trick
⚡️ — Spectral Norm
👍 — Momentum
Библиотека задач по Data Science
Какова будет ошибка предсказания модели машинного обучения, если смещение (bias) = 1, дисперсия (variance) = 2 и неприводимая ошибка (irreducible error) = 3?
👍 — 12
❤️ — 9
🔥 — 6
⚡️ — 14
Библиотека задач по Data Science
👍 — 12
❤️ — 9
🔥 — 6
⚡️ — 14
Библиотека задач по Data Science
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
📚 13 ресурсов, чтобы выучить математику с нуля — подборка, которую просили
Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.
➡️ Что внутри:
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры
✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.
🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»
👉 Читай статью тут
Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры
✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.
👉 Читай статью тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какова цель трюка Гумбеля-Софтмакса в машинном обучении?
👍 — Обеспечить дифференцируемую выборку
❤️ — Улучшить нормализацию данных
🔥 — Уменьшить размерность
⚡️ — Увеличить скорость обучения
Библиотека задач по Data Science
👍 — Обеспечить дифференцируемую выборку
❤️ — Улучшить нормализацию данных
🔥 — Уменьшить размерность
⚡️ — Увеличить скорость обучения
Библиотека задач по Data Science
Какой метод даёт быструю статистическую сводку по числовым столбцам в DataFrame?
👍 — .describe ( )
❤️ — .summarize ( )
🔥 — .stats ( )
⚡️ — .overview ( )
Библиотека задач по Data Science
👍 — .describe ( )
❤️ — .summarize ( )
🔥 — .stats ( )
⚡️ — .overview ( )
Библиотека задач по Data Science
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений
Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?
Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.
👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.
Библиотека питониста
Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?
Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что обычно происходит, если вы используете градиентный спуск на функции потерь с очень плоской областью?
🔥 — Градиенты становятся очень большими
❤️ — Градиенты становятся очень маленькими
⚡️ — Модель сходится быстрее
👍 — Все вышеперечисленное
Библиотека задач по Data Science
🔥 — Градиенты становятся очень большими
❤️ — Градиенты становятся очень маленькими
⚡️ — Модель сходится быстрее
👍 — Все вышеперечисленное
Библиотека задач по Data Science