🧬 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.

Немного милоты вам в ленту 👀

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🤗

🔗 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%.

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🤗

⚡️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.

🧬 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).

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🤗

😱 Как дела с составлением резюме?

1️⃣Первый и наиболее распространенный промах, который я часто наблюдаю на LinkedIn, — это резюме на 6 страниц, в то время как оптимально 2 страницы. Рекрутеры в среднем уделяют просмотру всего 10 секунд, поэтому информация должна быть ясной и релевантной.

2️⃣Вторая ошибка — избыток обязанностей и недостаток достижений. Ваша задача — представить себя максимально выигрышно, а бизнес ценит цифры. Не стесняйтесь урезать блок с обязанностями, так как конкретные кейсы подчеркнут вашу область ответственности.

3️⃣Третья ошибка — из резюме не ясно, почему именно вы подходите, а это должно быть явным. Поэтому для каждой вакансии стоит адаптировать резюме или иметь несколько готовых для разных должностей и отраслей. Это особенно важно, если вы меняете профессию. В "О себе" расскажите о завершенных курсах, о том, что вас всегда привлекал анализ данных/ML/тестирование, о вашей готовности организовать всех или, наоборот, вдумчиво погрузиться в задачи.

Ваш @dataminingteam 🤗

💎 Малоизвестные и интересные особенности C и C++

https://habr.com/ru/articles/786096/