Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Логотип телеграм канала @dsproglib — Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение Б
Логотип телеграм канала @dsproglib — Библиотека data scientist’а | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Адрес канала: @dsproglib
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 16.43K
Описание канала:

Полезные материалы по всему, что может быть интересно дата сайентисту.
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot
Мероприятия: @event_listener_bot
Вакансии: @datajob
По вопросам рекламы @proglib_adv
Прайс: @proglib_advertising
http://ad.proglib.io/

Рейтинги и Отзывы

2.67

3 отзыва

Оценить канал dsproglib и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

2

1 звезд

0


Последние сообщения

2023-07-05 10:11:04 Что с CPython, Pypy, MicroPython, Jython…?

Эта всеобъемлющая статья знакомит вас со всеми различными способами, которыми вы можете использовать Python. CPython — не единственный выбор, узнайте, что еще есть и почему вы можете выбрать альтернативу.

Читать статью
807 views07:11
Открыть/Комментировать
2023-07-04 21:05:05 Сколько курсов вы купили и не стали проходить?
Расскажите в комментариях
#интерактив
1.4K views18:05
Открыть/Комментировать
2023-07-04 15:37:02 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
1.6K views12:37
Открыть/Комментировать
2023-07-04 14:06:04 Публикуем очередной #дайджест полезных статей по data science. Сохраняй себе и делись с другом:
Как я покорил ИТМО и поступил в магистратуру по ИИ без экзаменов
Нейронные сети не могут обобщать периодические зависимости. Как это исправить?
Эволюция метрик качества машинного перевода — Часть 1
Sarsa: алгоритм, основные принципы и применение
«Магия вне Хогвартса», или Как разделить аудиосигнал на источники, обогнав существующие решения
Кодеки новой эпохи: HEVC, AV1, VVC и нейросети
Распознаем лючки бензобаков
1.7K views11:06
Открыть/Комментировать
2023-07-03 22:11:02 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
1.8K views19:11
Открыть/Комментировать
2023-07-03 18:00:07
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.
1.9K views15:00
Открыть/Комментировать
2023-07-03 10:09:06 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
1.8K views07:09
Открыть/Комментировать
2023-07-02 21:03:03
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
2.0K views18:03
Открыть/Комментировать
2023-07-02 10:08:03 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
1.9K views07:08
Открыть/Комментировать
2023-07-01 21:07:05 Почему ChatGPT и Copilot вредны для разработчиков [видео]

Непопулярное мнение по поводу нашумевших нейросетей, с которым соглашаются многие зрители.

Смотреть видео
2.1K views18:07
Открыть/Комментировать