💡 YandexART обновился до версии 1.3
В статье на Хабре старший разработчик в команде компьютерного зрения рассказывает о переходе на новую технологию латентной диффузии и увеличении датасета в 2,5 раза, а также объясняет, зачем в новой версии используются два текстовых энкодера. Интересно, что по результатам SBS-замеров асессорами Яндекса, нейросеть YandexART 1.3 выигрывает не только у модели-предшественницы, но и в 57 процентах случаев в сравнении с Midjourney V5.2.
📎 Статья
@machinelearning_interview
В статье на Хабре старший разработчик в команде компьютерного зрения рассказывает о переходе на новую технологию латентной диффузии и увеличении датасета в 2,5 раза, а также объясняет, зачем в новой версии используются два текстовых энкодера. Интересно, что по результатам SBS-замеров асессорами Яндекса, нейросеть YandexART 1.3 выигрывает не только у модели-предшественницы, но и в 57 процентах случаев в сравнении с Midjourney V5.2.
📎 Статья
@machinelearning_interview
👍13🔥4❤3
Неплохой список вопросов, вот некоторые из них:
Также тут встречаются вопросы по SQL, потому что 100% ML-инженеру, работающему с большим объёмом данных, это понадобится
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🔥9❤4🍓1
- тестовые задания
- задачи по математике, теории вероятностей и линейной алгебре
- задачи на логику
- примеры live coding с собеседований на Python
- разбор задач собеседований и их аналогов на LeetCode
Для тех, кто готовится к собесу в области data science, этот всеобъемлющий набор материалов, чтобы помочь вам успешно пройти интервью.
• Разбор алгоритмических задач
• Разбор leetcode задач с собеседований
• Примеры заданий по live coding c решениями с собеседований
• В этой папке вы найдете серию Jupyter Notebook, охватывающих широкий спектр задач, в области математики.
• Задачи по статистике
• Тестовые задания ds
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤7🔥7🍓1
PySpark позволяет работать не только с Big data, но и создавать модели Machine Learning.
Давайте рассмотрим, как обучить модель Machine Learning для решения задачи классификации.
Обсудим подготовку данных, применение логистической регрессии, а также использование метрик в PySpark.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤4🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
500+ список проектов AI с кодами
500 крутых проектов AI, Машинное обучение,Глубокое обучение Компьютерное зрение, NLP, Data Science.
Все проекты с кодом !!!
Полезный ресурс, если вы ищете вдохновение для своего следующего проекта, опирающегося на машину.
🖥 Github
@machinelearning_interview
500 крутых проектов AI, Машинное обучение,Глубокое обучение Компьютерное зрение, NLP, Data Science.
Все проекты с кодом !!!
Полезный ресурс, если вы ищете вдохновение для своего следующего проекта, опирающегося на машину.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍5🔥3
⚡️ Список тестовых заданий для прокачки
Тестовые задания для самостоятельного выполнения от разных it компаний.
• GIthub
@machinelearning_interview
Тестовые задания для самостоятельного выполнения от разных it компаний.
• GIthub
@machinelearning_interview
👍14🔥5❤3
▪Смотреть
▪Данные
▪Ноутбук
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥5❤3🤔2
Держите полезный материал, поможет вспомнить/закрепить важные темы.
Здесь рассматривается множество центральных понятий ML, в том числе:
• Модели машинного обучения
• Свёрточные ИНС
• Обзор основных архитектур ИНС
• Предобработка данных: аугментация данных, отбор, извлечение признаков
• Процесс обучения, оценка качества
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28🔥7❤6😈1
Здесь собраны списки на гайды, туториалы, статьи Arxiv, эти ресурсы покрывают практически всю область ML, вот некоторые из рассматриваемых тем:
— Трансформеры
— Архитектура популярных моделей: GPT-3, LLaMA, Mamba и т.д.
— Обучение с подкреплением
— Масштабирование AI
— Использование бенчмарков
— Работа трансформеров с контекстом
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24🔥6❤5👎1
Здесь показаны реализации ключевых алгоритмов Machine Learning: от базовых k-means и SVM до более сложных
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥9❤4
В этой книге даются подробные ответы с формулами и сложной математикой на вопросы с ML-собеседований.
Если быть точным, в первую очередь это расширенные ответы на вопросы от Chip Huyen, которые он поднимал в учебнике "Introduction to Machine Learning Interviews"
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥6❤3