Forwarded from easyoffer
Через час мы закроем краудфандинг easyoffer 2.0
Это последний шанс вписаться в самые выгодные условия.
👉 https://planeta.ru/campaigns/easyoffer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
48%
Isolation Forest
26%
LDA
18%
PCA
8%
Gradient Boosting
Forwarded from Идущий к IT
Я смотрю на эту цифру и до сих пор не верю.
Когда я запускал этот проект, мне реально было страшно. Страшно, что ничего не получится. Что я и мой проект никому не нужен. Страшно, что все увидят, как я публично обосрался.
Я ставил планку в 300т рублей. В самом позитивном сценарии 1млн. Но про 5 миллионов… даже мысли не было. Уже в первые часы стало понятно, что кампания идет не по плану. Сайт краудфандинга не выдержал нашей нагрузки и лег 😁
Особенно в последние три дня — просто какой-то разрыв! Я ощущал, как будто ловлю попутный ветер. В последний час не хватало 50к до 5 млн, и я уже думал сам их докинуть, чтобы красиво закрыть 😁
Но финальная сумма это не так важно. Самое главное это как мы её собрали. Это не инвестиции, не чьи-то деньги под условия и контроль, не кредит. Это вы поверили и поддержали меня напрямую. Вы дали мне возможность оставить за собой полный контроль над easyoffer.
Я чувствую огромную ответственность и нервничаю из-за высоких ожиданий. А вдруг что-то пойдёт не так? А вдруг на релизе кому-то что-то не понравится? Именно поэтому я рад, что могу честно выйти на новый этап и без давления от левых инвесторов.
В такие моменты вспоминаю, с чего всё начиналось. Как 2 года назад я писал свои первые посты на 500 человек о том, как учу программирование. Как записывал первое видео на YouTube про поиск работы. Как пилил первую версию easyoffer, вообще без понимания, что из этого выйдет.
И сейчас я думаю — может, эта история вдохновит кого-то из вас. Может, кто-то запустит свой айтишный проект, найдёт поддержку и соберёт бабки на развитие. Было бы круто
Спасибо за невероятную и колосальную поддержку ❤️
О такой аудитории как вы я не мог мечтать
Когда я запускал этот проект, мне реально было страшно. Страшно, что ничего не получится. Что я и мой проект никому не нужен. Страшно, что все увидят, как я публично обосрался.
Я ставил планку в 300т рублей. В самом позитивном сценарии 1млн. Но про 5 миллионов… даже мысли не было. Уже в первые часы стало понятно, что кампания идет не по плану. Сайт краудфандинга не выдержал нашей нагрузки и лег 😁
Особенно в последние три дня — просто какой-то разрыв! Я ощущал, как будто ловлю попутный ветер. В последний час не хватало 50к до 5 млн, и я уже думал сам их докинуть, чтобы красиво закрыть 😁
Но финальная сумма это не так важно. Самое главное это как мы её собрали. Это не инвестиции, не чьи-то деньги под условия и контроль, не кредит. Это вы поверили и поддержали меня напрямую. Вы дали мне возможность оставить за собой полный контроль над easyoffer.
Я чувствую огромную ответственность и нервничаю из-за высоких ожиданий. А вдруг что-то пойдёт не так? А вдруг на релизе кому-то что-то не понравится? Именно поэтому я рад, что могу честно выйти на новый этап и без давления от левых инвесторов.
В такие моменты вспоминаю, с чего всё начиналось. Как 2 года назад я писал свои первые посты на 500 человек о том, как учу программирование. Как записывал первое видео на YouTube про поиск работы. Как пилил первую версию easyoffer, вообще без понимания, что из этого выйдет.
И сейчас я думаю — может, эта история вдохновит кого-то из вас. Может, кто-то запустит свой айтишный проект, найдёт поддержку и соберёт бабки на развитие. Было бы круто
Спасибо за невероятную и колосальную поддержку ❤️
О такой аудитории как вы я не мог мечтать
Anonymous Quiz
27%
Ridge
58%
Lasso
2%
Elastic Net
14%
Dropout
Это ансамблевый метод, строящий модель как последовательность слабых моделей (обычно деревьев), где каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. Он использует градиентный спуск по функции потерь. Обладает высокой точностью и хорошо работает с табличными данными, но чувствителен к гиперпараметрам. Популярные реализации — XGBoost, LightGBM, CatBoost.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
67%
SMOTE
12%
РCA
13%
T-SNE
7%
K-means
Anonymous Quiz
3%
Линейная регрессия
86%
Метод главных компонент (PCA)
7%
Полиномиальная регрессия
4%
Логистическая регрессия
🤔2
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
Anonymous Quiz
6%
Линейная регрессия
6%
K-ближайших соседей
8%
Метод опорных векторов
79%
Наивный байесовский классификатор
Anonymous Quiz
24%
Batch Normalization
5%
Dropout
70%
Data Augmentation
1%
Early Stopping
💊40
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊16🤔2🔥1
Anonymous Quiz
19%
Genetic Algorithm
48%
Simulated Annealing
16%
Gradient Descent
18%
Particle Swarm
🤔9💊3
Anonymous Quiz
6%
Линейная регрессия
72%
Метод опорных векторов (SVM)
13%
Логистическая регрессия
10%
K-means
ROC-AUC останется неизменной, если алгоритм сохраняет порядок вероятностей, так как метрика основывается на ранжировании. При нарушении порядка вероятностей, например, из-за некорректной трансформации, значение ROC-AUC снизится.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Anonymous Quiz
22%
DBSCAN
33%
K-means
42%
k-NN
3%
PCA
💊7
Anonymous Quiz
41%
PCA
41%
Feature Scaling
13%
Random Forest
5%
Standardization
💊19👍1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
53%
Bagging
27%
Boosting
8%
Stacking
11%
Gradient Descent
👍1
Anonymous Quiz
86%
StandardScaler()
7%
OneHotEncoder()
1%
KMeans()
6%
PCA()
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1