🧑💻 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.
В тестировании гипотез что представляет собой p-значение (p-value)?
Anonymous Quiz
25%
Вероятность того, что нулевая гипотеза истинна
17%
Вероятность того, что альтернативная гипотеза истинна
47%
Вероятность наблюдения таких данных при условии, что нулевая гипотеза истинна
11%
Вероятность совершения ошибки второго рода
Какая функция потерь оптимизируется при обучении логистической регрессии?
Anonymous Quiz
7%
Средняя абсолютная ошибка (Mean absolute error, MAE)
20%
Средняя квадратичная ошибка (Mean squared error)
60%
Перекрёстная энтропия (Log Loss)
14%
Корень из средней квадратичной ошибки (Root Mean Squared Error, RMSE)
По умолчанию метод dropna() в Pandas возвращает новый DataFrame и не изменяет оригинальный
Anonymous Quiz
61%
Правда
39%
Ложь
Как теорема Цыбенко связана с многослойным перцептроном (MLP)?
Anonymous Quiz
61%
Утверждает, что MLP может приблизить любую функцию, если есть достаточно нейронов в скрытом слое
18%
Гарантирует сходимость любого алгоритма обучения для MLP
21%
Устанавливает ограничение на количество скрытых слоёв, необходимых для конкретной задачи
✍️ Воскресный разбор задач
Сегодня рассмотрим одну задачу, которая поднимает любопытный вопрос.
🔹 При выполнении кода np.array(0) / np.array(0) Python выдаст предупреждение о делении на ноль и вернёт nan (Not a Number). Это стандартное поведение для таких операций.
🔹 При выполнении операции целочисленного деления np.array(0) // np.array(0) Python также сгенерирует предупреждение, но выведет ноль. Это не совсем нормальное поведение. И разработчики NumPy об этом знают.
В репозитории проекта существует issue с описанием проблемы. Автор поясняет, что целью было реализовать поведение при делении на ноль у целых чисел, у которых нет nan. Было решено просто взять рандомное значение (0) и возвращать его вместо nan. Однако, по мнению автора, это может порождать неожиданные проблемы, так как отловить ошибку становится затруднительно. С ним, впрочем, другие члены команды не согласны. Issue открыт до сих пор. Поэтому единственный выход — помнить о таком исключении.
#разбор_задач
Сегодня рассмотрим одну задачу, которая поднимает любопытный вопрос.
🔹 При выполнении кода np.array(0) / np.array(0) Python выдаст предупреждение о делении на ноль и вернёт nan (Not a Number). Это стандартное поведение для таких операций.
🔹 При выполнении операции целочисленного деления np.array(0) // np.array(0) Python также сгенерирует предупреждение, но выведет ноль. Это не совсем нормальное поведение. И разработчики NumPy об этом знают.
В репозитории проекта существует issue с описанием проблемы. Автор поясняет, что целью было реализовать поведение при делении на ноль у целых чисел, у которых нет nan. Было решено просто взять рандомное значение (0) и возвращать его вместо nan. Однако, по мнению автора, это может порождать неожиданные проблемы, так как отловить ошибку становится затруднительно. С ним, впрочем, другие члены команды не согласны. Issue открыт до сих пор. Поэтому единственный выход — помнить о таком исключении.
#разбор_задач
🤖 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👈
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