Data Mining | Анализ данных🚀 – Telegram
Data Mining | Анализ данных🚀
3.28K subscribers
1.73K photos
10 videos
5 files
1.7K links
• Купить рекламу: t.me/sahib_space
Админ: sahib_space
• Стоимость: https://www.notion.so/sahibspace/69ece414a4af49f2bdbdfe455e553e58?pvs=3&qid=
• Группа в ВК: vk.com/datamining.team
Download Telegram
Как уволиться правильно?

Когда ты решаешь покинуть команду, важно делать это с уважением и грамотно. Вот 4 примера как НЕ НАДО уходить:

🔠 Забывает передать важные дела, оставляя команду в неведении. А зачем объяснять им о текущем состоянии проектов, да? Сами разберутся😎

🔠 Создает неприятную атмосферу, не обращая внимание на эмоции команды при уходе. Когда уходит — ему всё равно, что он грубо сообщил об этом или что половины команды не было, когда он говорил об этом. Who cares, узнают от других как-нибудь, обычное дело.

🔠 Не поддерживает слаженную работу процессов после ухода. Отсутствие замены и поддержки процессов на последних этапах.

🔠 Оставляет много неопределенности по вопросам замены и переходного периода. Нежелание ответить на вопросы команды и предоставить четкий план.

Ваш @dataminingteam👋
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥6🔥2
🔴В работе представлен метод proxBoost, который значительно улучшает стандартные результаты стохастической выпуклой оптимизации, обеспечивая высокую вероятность достижения глобального минимума.

➡️Метод применим к широкому классу алгоритмов стохастической оптимизации для сильно выпуклых задач с дополнительной стоимостью, логарифмической по уровню уверенности и полилогарифмической по числу обусловленности. 
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤‍🔥2
😁145❤‍🔥4
🧬 Интуитивное объяснение дивергенции Кульбака-Лейблера, исследуя концепции, такие как самоинформация и энтропия, и применяя их к опросу о количестве растений в доме.

🔗Автор эффективно разъясняет сложные идеи, используя примеры, такие как нечестная монета и опрос о растениях. В заключении подчеркивается асимметрия дивергенции Кульбака-Лейблера, и предлагается рассмотреть дивергенцию Йенсена-Шеннона для симметричного измерения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤‍🔥2
Поделись котиком с друзьями
❤‍🔥13
хайер скул оф мемс
Поделись котиком с друзьями
Немного милоты вам в ленту 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5
1️⃣Что такое MRO? Как это работает?

2️⃣ Как dict и set реализованы внутри? Какова сложность получения элемента? Сколько памяти потребляет каждая структура? 

3️⃣Как создать класс без слова class?

4️⃣Чем фреймворк отличается от библиотеки? Перечислите те, с какими вы работали и почему выбрали их.

5️⃣Что такое monkey patching? Приведите пример использования.

Ставь «🔥» и пиши свои ответы комментах👇

Ваш @dataminingteam🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥53
🔗 В работе представлен подход к сегментации текста (chunking), синтаксической задаче, включающей группировку слов в неиерархическом порядке.

🔗 Авторы предлагают двухслойную иерархическую рекуррентную нейронную сеть (HRNN) для моделирования композиции слов в сегмент и сегмента в предложение, достигая заметного улучшения по сравнению с существующими методами, что поднимает F1-score до 6%.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤‍🔥3
джуны в тестовый период:
😁22🔥4💯4
Про 🔠🔠🔠🔠🔠 flags тестового, указывающие на адекватного работадателя.

1️⃣ Предлагают тестовое задание после первых телефонных звонков, идеально — после разговора с нанимающим менеджером. Предлагают тестовое на этапе откликов чаще всего только при большом числе заявок (200-300).

2️⃣ Идеальное тестовое задание — не более 2 часов для новичка, 3-4 часа для среднего и 5-6 часов для опытного/руководящего.

3️⃣ Если тестовое занимает более 6 часов, платят за него. Или не предлагают такие длительные задания. Время каждого стоит денег.

🤩Не забывайте, тестовые задания дают не только начинающим, но даже самым высококвалифицированным.
Просто формулировка их другая — не "дайте прогноз по данным", а "разработайте стратегию внедрения ИИ в HR отдел и представьте ее руководству" 🤖

Конечно, топам не всегда платят за тестовые, потому что их уровень и зарплата совсем другие.

Ваш @dataminingteam🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8❤‍🔥2🔥2
⚡️Статья рассматривает Gated Recurrent Unit (GRU) — специализированный вариант рекуррентных нейронных сетей (RNN), созданный для преодоления проблемы затухающего градиента. В ней подробно разбирается архитектура, математические уравнения и преимущества GRU, предоставляя практическое понимание их роли в различных областях, таких как обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
🧬 В блоге рассматривается создание сверточной нейронной сети (CNN) для локализации и классификации объектов.

🖥 Автор затрагивает темы, такие как архитектура модели для регрессии и классификации, обучение модели и оценка performance metrics, таких как  loss, accuracy и среднee пересечение по объединению (IoU).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯52
джун со своими вопросами и его наставник🫠
😁22💯3
1️⃣ Какие переменные среды, влияющие на поведение интерпретатора python, вы знаете?

2️⃣ Что такое Cython? Что такое IronPython? Что такое PyPy? Почему они до сих пор существуют и зачем? Как получить доступ к модулю, написанному на python из C и наоборот?

3️⃣ Что такое GIL? Почему GIL всё ещё существует?

4️⃣ С помощью каких инструментов можно выполнить статический анализ кода? 

5️⃣ Зачем в python используется ключевое слово self? Что такое docstring?

Ставь «🔥» и пиши свои ответы комментах👇

Ваш @dataminingteam🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯5🔥4❤‍🔥2👍1