⚡️ Большая шпаргалка-учебник по ML

Здесь и основная теория по Machine Learning, и примеры реализации конкретных ML-алгоритмов — в общем, самое то, чтобы освежить базу перед собеседованием

📎 Шпаргалка

@machinelearning_interview

🔥 Мощная шпаргалка от Стенфорда, посвящённая важнейшим понятиям ML

Здесь содержится все ключевые формулы и понятия базовых алгоритмов Machine Learning
Вся информация отлично структурирована и имеется оглавление

📎 Шпаргалка

@machinelearning_interview

🌟 Пошаговая реализация архитектуры Transformer

В этом ноутбуке максимально подробно описан каждый шаг реализации трансформера с нуля, с необходимым теоретическим минимумом
Для полного просветления можно скомбинировать с видео 3b1b

▶️ Jupyter Notebook

@machinelearning_interview

🖥 Открытый учебник с основами Python

Здесь раскрываются не только базовые темы, но и более продвинутые — типо работы с datetime, itertools, os и другими модулями/библиотеками

Отличный источник информации, чтобы полистать перед собеседованием

▶️ Учебник

@machinelearning_interview

🌟 OpenLLMetry — open-source система мониторинга приложений LLM, основанная на OpenTelemetry

— pip install traceloop-sdk

OpenLLMetry — набор расширений, построенных на базе OpenTelemetry, которые обеспечивают полную прозрачность работы LLM-приложения.
Поскольку OpenTelemetry используется под капотом, OpenLLMetry можно подключить к существующим решениям по наблюдению - Datadog, Honeycomb и другим.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@machinelearning_interview

⚡️ Подборка Jupyter Notebook's с решением реальных задач Machine Learning

Все ноутбуки удобно структурированы в таком порядке:
Part I: Understanding Machine Learning
— 1: Machine Learning Basics
— 2: The Python Machine Learning Ecosystem
Part II: The Machine Learning Pipeline
— 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
— 4: Feature Engineering and Selection
— 5: Building, Tuning and Deploying Models
Part III: Real-World Case Studies
— 6: Analyzing Bike Sharing Trends
— 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
— 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
— 9: Analyzing Wine Types and Quality
— 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
— 11: Forecasting Stock and Commodity Prices
— 12: Deep Learning for Computer Vision

Можно использовать эту коллекцию ноутбуков как удобный сборник шаблонов

▶️ Ноутбуки

@machinelearning_interview