Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔2❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что из этого является ПРАВДОЙ
Anonymous Quiz
17%
Это самый эффективный способ расширения DataFrame, так как concat работает на месте (in-place)
44%
При каждой итерации Pandas создает полную копию всего DataFrame в памяти
13%
Код выдаст ошибку, так как нельзя объединять пустой DataFrame с заполненным
27%
Переменная df обновляется путем добавления ссылки на новую строку без копирования старых данных
❤2🤔2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет model.predict и что означают числа в probabilities?
Anonymous Quiz
6%
Выведет [0], так как первое число (0.1) меньше второго
78%
Выведет [1], при этом 0.1 — это вероятность класса 0, а 0.9 — вероятность класса 1
9%
Выведет [0.9], так как это максимальная уверенность модели
7%
Выведет [1], при этом 0.9 — это стандартная ошибка (standard error) предсказания
👍3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔5🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
Anonymous Quiz
10%
I start all cars
10%
I start all BMW cars
69%
I start the BMW X6 model
10%
Error
🤔3👍1
От игрушечных датасетов к суровому инжинирингу ИИ-агентов
Тренироваться на чистых датасетах весело. Но в реальном продакшне данные кривые, запросы нестандартные, а LLM постоянно норовят уйти в бесконечный цикл.
Мы обновили наш курс по AI-агентам. Теперь это не обзор инструментов, а детальное погружение в создание готовой системы шаг за шагом. Упор на тестирование, метрики и устранение регрессий.
Над чем предстоит работать:
🔹 RAG высокого уровня: парсинг сканов, разнородных таблиц и улучшение поисковых запросов;
🔹 оркестрация систем: LangGraph, time-travel, контрольные точки и runbooks;
🔹 экономика агентов: ограничение вычислительных ресурсов, кэш и умный роутинг;
🔹 интеграции: визуальные подтверждения и управление браузером;
🔹 юридические аспекты: деплой с полным соблюдением 152-ФЗ.
Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду
Через акцию «3 курса по цене 1» можно получить ещё два направления в подарок.
Начать строить стабильные ИИ-системы
Тренироваться на чистых датасетах весело. Но в реальном продакшне данные кривые, запросы нестандартные, а LLM постоянно норовят уйти в бесконечный цикл.
Мы обновили наш курс по AI-агентам. Теперь это не обзор инструментов, а детальное погружение в создание готовой системы шаг за шагом. Упор на тестирование, метрики и устранение регрессий.
Над чем предстоит работать:
🔹 RAG высокого уровня: парсинг сканов, разнородных таблиц и улучшение поисковых запросов;
🔹 оркестрация систем: LangGraph, time-travel, контрольные точки и runbooks;
🔹 экономика агентов: ограничение вычислительных ресурсов, кэш и умный роутинг;
🔹 интеграции: визуальные подтверждения и управление браузером;
🔹 юридические аспекты: деплой с полным соблюдением 152-ФЗ.
Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду
Agent (до 28 февраля).Через акцию «3 курса по цене 1» можно получить ещё два направления в подарок.
Начать строить стабильные ИИ-системы