С начала июля у меня начался курс HardML от Karpov Courses (https://karpov.courses/ml-hard). Курс известен в узких кругах. Он рассчитан на опытных специалистов и покрывает прикладные задачи машинного обучения. Сейчас закончился первый модуль, ранжирование, и время поделиться впечатлениями.
Курс очень бодрый и требует 10-15 часов в неделю. Нужно много кодить, соотношение теории к практике примерно 1 к 4. Вот самое интересное из того, что успели сделать за первые полтора месяца
- Написали практически с нуля поиск на градиентном бустинге, который называется LamdaMART (из готового использовали только алгоритм построение отдельного дерева) - Написали графовый алгоритм приближенного поиска ближайших соседей - Обучили нейросетевую модель ранжирования на эмбеддингах, которая имеет адекватную сложность и реально работает - Написали полноценный бекенд сервис поиска на flask с использованием библиотеки FAISS для отбора кандидатов и нейросеткой из предыдущего пункта для доранжирования
Меня также спрашивали, зачем опытному специалисту курсы. Он ведь и так все знает. На самом деле опытный специалист, даже тимлид, ограничен относительно узким кругом задач, которые он делает на работе. Хорошо разбираться в большом количестве тем невозможно
На этом все. Буду делиться инсайтами по следующим модулям
С начала июля у меня начался курс HardML от Karpov Courses (https://karpov.courses/ml-hard). Курс известен в узких кругах. Он рассчитан на опытных специалистов и покрывает прикладные задачи машинного обучения. Сейчас закончился первый модуль, ранжирование, и время поделиться впечатлениями.
Курс очень бодрый и требует 10-15 часов в неделю. Нужно много кодить, соотношение теории к практике примерно 1 к 4. Вот самое интересное из того, что успели сделать за первые полтора месяца
- Написали практически с нуля поиск на градиентном бустинге, который называется LamdaMART (из готового использовали только алгоритм построение отдельного дерева) - Написали графовый алгоритм приближенного поиска ближайших соседей - Обучили нейросетевую модель ранжирования на эмбеддингах, которая имеет адекватную сложность и реально работает - Написали полноценный бекенд сервис поиска на flask с использованием библиотеки FAISS для отбора кандидатов и нейросеткой из предыдущего пункта для доранжирования
Меня также спрашивали, зачем опытному специалисту курсы. Он ведь и так все знает. На самом деле опытный специалист, даже тимлид, ограничен относительно узким кругом задач, которые он делает на работе. Хорошо разбираться в большом количестве тем невозможно
На этом все. Буду делиться инсайтами по следующим модулям
In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. "We're seeing really dramatic moves, and it's all really tied to Ukraine right now, and in a secondary way, in terms of interest rates," Octavio Marenzi, CEO of Opimas, told Yahoo Finance Live on Thursday. "This war in Ukraine is going to give the Fed the ammunition, the cover that it needs, to not raise interest rates too quickly. And I think Jay Powell is a very tepid sort of inflation fighter and he's not going to do as much as he needs to do to get that under control. And this seems like an excuse to kick the can further down the road still and not do too much too soon." One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat. "He has kind of an old-school cyber-libertarian world view where technology is there to set you free," Maréchal said.
from sg
