Python, Data Science, нейросети, ИИ все-все-все
18 subscribers
9 photos
1 file
131 links
IT-публикации о Python, Data Science и собственных проектах. Для связи пишите в чат, прикрепленный к каналу.
Download Telegram
Чтение на выходные: член сообщества ODS Олег Седухин опубликовал на Хабре обстоятельный лонгрид про CatBoost, XGBoost и выразительную способность решающих деревьев. С большим количеством занимательных экспериментов и ценных мыслей — рекомендую:

https://habr.com/ru/company/ods/blog/645887/

#data_science #machinelearning #catboost #xgboost
На Хабре простенькая статья про построение мешей с помощью Python в Blender (перевод статьи Диего Гангла). О том, как сделать двумерную сетку под задачу. Хороший старт для тех, кто давно хотел объединить свои навыки в программировании на Python с 3D-моделированием.

https://habr.com/ru/post/646527/

#python #3D #blender #mesh
В MIT разработали новую модель машинного обучения, которая понимает отношения между объектами в пространстве

Вот разбор в научно-популярной форме на сайте MIT: https://news.mit.edu/2021/ai-object-relationships-image-generation-1129

А вот сама статья на arXiv: https://arxiv.org/abs/2111.09297

#computer_vision
Набрёл на замечательную серию русскоязычных заметок по работе с формулами и базами данных в Notion (для всех, кто хочет разобраться за выходные): https://www.notion.so/rawman/Locusim-d83da99e66e84d50924e29ec9de85b33

#notion #knowledge
Понравилась простая история про собеседования в Майкрософт и подготовку к нему: https://habr.com/ru/post/648917/

Предыдущая про AWS: https://habr.com/ru/post/646319/

Кратко рекомендации по задачам:
— решать задачи с LeetCode, разрешая себе «затупы»
— смотреть нормальные объяснений решений NeetCode. При просмотре решения, разбирать решение так, чтобы уловить паттерн и научиться новому из задачи
— книги: Алгоритмы Кормана, System Design Interview и Designing Data-Intensive Applications Мартина Клеппманна

#microsoft #interview