Нейросеть в 11 строчек на Python
В этом пособии автор учит алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.
Смотреть статью
Анимированный Трансформер
Трансформеры лежат в основе последних достижений в области больших языковых моделей. В этой статье автор объясняет некоторые из его внутренних механизмов и даёт общее представление о том, как эти модели функционируют.
Читать статью
5 июля X5 Tech проведет второй митап по Data Science, на котором спикеры из X5 Tech, «Яндекс Маркета» и SberDevices расскажут про PySpark Pipeline, квази-эксперименты методом Propensity Score и подходы распознавания жестового языка.
Темы выступлений:
🔸PySpark Pipeline в помощь аналитикам больших данных для построения качественных ETL-процессов
🔸Propensity Score: как оценить эффект без стандартных A/B-тестов
🔸SLOVO: датасет русского жестового языка. Мотивация, проблемы и применения
Как послушать?
Онлайн, бесплатно
Когда?
5 июля, 18:00–19:30
На встрече можно будет задать свои вопросы.
👉 Регистрируемся тут.
Автономные агенты на базе LLM
Создание агентов с LLM (большая языковая модель) в качестве основного контроллера — классная концепция. Несколько демонстраций для проверки концепции, таких как AutoGPT, GPT-Engineer и BabyAGI, служат вдохновляющими примерами. Возможности LLM не ограничиваются созданием хорошо написанных копий, рассказов, эссе и программ; его можно сделать средством для решения общих проблем.
Читать статью
Перечислите этапы построения дерева решений
Взять весь набор входных данных.
Вычислить энтропию целевой переменной, а также прогнозные атрибуты.
Рассчитать прирост информации по всем атрибутам (информацию о том, как отсортировать разные объекты друг от друга).
Выбрать атрибут с наибольшим объёмом информации в качестве корневого узла.
Повторить ту же процедуру для каждой ветви, пока узел решения каждой ветви не будет завершён.
#вопросы_с_собеседований
Повысьте свою эффективность с помощью базовых ковариат
Это первая статья из серии о причинно-следственных связях. Конечная цель — научиться анализировать данные реальных экспериментов, таких как RCT, с различной вероятностью из обобщенной линейной модели (GLM) и методами из современной литературы по причинно-следственным выводам.
Читать статью
Почему ChatGPT и Copilot вредны для разработчиков [видео]
Непопулярное мнение по поводу нашумевших нейросетей, с которым соглашаются многие зрители.
Смотреть видео
Люди, которые используют Python для науки о данных — каковы варианты использования для создания собственных классов? [Обсуждение на Реддите]Читать форум
🧑🎓 ТОП-8 стажировок для программиста в 2023 году
Восемь популярных вариантов стажировок для студентов в топовых зарубежных и российских IT-компаниях.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
Покажем, как писать маршруты и функции представления, использовать шаблоны и работать с базами данных. В конце статьи – 10 мини-проектов, от модулей инвентаризации и учета товаров до приложения для хранения заметок и блога.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
Что произойдет, если learning rate установлен неточно (слишком низкий или слишком высокий)?
Когда LR слишком маленький, обучение модели будет продвигаться очень медленно, поскольку на каждом шаге мы минимально обновляем веса. До достижения точки минимума потребуется много обновлений.
Если LR установлен слишком большим, это вызывает нежелательное отклоняющееся поведение по отношению к функции потерь из-за резких обновлений весов. Алгоритм может не найти точку минимума.
#вопросы_с_собеседований
SeabornSeaborn — это библиотека визуализации данных для языка программирования Python, основанная на библиотеке Matplotlib. Она предоставляет высокоуровневые интерфейсы для создания красивых и информативных статистических графиков.
С помощью функции barplot создается столбчатая диаграмма, которая показывает связь между оценками и количеством часов учебы, основанная на данных из словаря data. Порядок отображения оценок задается с помощью параметра order, а отображение графика осуществляется благодаря plt.show().
Результат работы программы представлен на втором изображении.
#код
✍️ «Библиотека программиста» находится в поиске переводчика технических статейОбязанности
• Перевод технических статей, документации и руководств с английского на русский язык.
• Редактирование и корректура переведенных текстов для обеспечения высокого качества и своевременной доставки переводов.
Что значит редактирование? Просто так взять DeepL и слово в слово перевести статью не получится?
• Не получится. Как правило, 10–40% текста — «вода». Переводчик должен убрать все лишнее и оставить главное, чтобы читатель не тратил время на чтение «забавной истории из жизни моего питомца, который внес неоценимый вклад в написание данного материала».
Мы предлагаем
• Удаленку.
• Официальное трудоустройство.
• Своевременную оплату за выполненную работу.
➡️ Заполнить анкету ⬅️
Я хорошо программирую, но пишу «так себе». Что делать?
Если вы хорошо программируете, но навыки письма немного отстают, пройдите наш бесплатный курс на Степике «Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи».