Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Композиционные методы машинного обучения дают положительный конструктивный ответ на вопрос, возможно ли из большого числа ненадёжных алгоритмов построить один надёжный. Алгоритм AdaBoost строит последовательность алгоритмов так, чтобы каждый следующий стремился исправлять ошибки предыдущих. В AdaBoost используется экспоненциальная аппроксимация пороговой функции потерь и дискретно-значные базовые классификаторы. Градиентный бустинг обобщает эту идею и позволяет использовать произвольную функцию потерь и вещественно-значные базовые алгоритмы. С помощью градиентного бустинга можно решать задачи регрессии и ранжирования. Алгоритмы MatrixNet и CatBoost, разработанные в Яндексе, представляют собой градиентный бустинг над решающими деревьями специального вида.

#datascience #deeplearning #machinelearning #learn

Создаем VUE стриминговый сервис за 12 часов (Часть 2) - P2P разбор полетов

Вторая часть из цикла уроков по созданию своего стримингового сервиса на Vue 3.
В этом уроке мы изучаем принцип работы p2p. Знакомимся с библиотекой web-torrent

#vue #nodejs #typescript #vue3 #pinia #netflix #jslessons

Подборка вакансий с 10 по 16 октября

Свежая подборка вакансий для джунов:

Junior Frontend разработчик: https://ulnk.su/3dgik9oinu

Junior React разработчик: https://ulnk.su/ozxl14jnaa

Vue разработчик: https://ulnk.su/w5ctry3ryd

Junior Python разработчик: https://ulnk.su/5urqyl8sjp

Junior Web разработчик: https://ulnk.su/esr0jvg1ga

Junior Salesforce разработчик: https://ulnk.su/bfoizojeis

Junior QA Engineer: https://ulnk.su/fw3nybqfam

Junior DevOps engineer: https://ulnk.su/ybrccbwxjb

#job #findjob #jobopportunity #careers

Создаем VUE стриминговый сервис за 12 часов (Часть 1) - Настройка проекта

Первое видео из цикла уроков по созданию своего стримингового сервиса на Vue 3.
В этом уроке мы разберем задачу и настроем проект.

#vue #nodejs #typescript #vue3 #pinia #netflix #jslessons

https://www.docplusindia.com/l....aser-liposuction-in-

Сейчас актуальна как никогда тема поиска работы для Junior-специалистов в IT.

Собрал краткую информацию(советы) из собственного опыта и опыта коллег, которая будет актуальна и полезна для начинающих IT-шников:

1. Заведите либо обновите профиль на Linkedin. Это важно, так как именно эта соцсеть является главным направлением в сфере найма специалистов в IT. Есть много информации, как прокачать свой профиль, очень интересно и структурированно излагает Ivan Doronin
Также он часто проводит вебинары – рекомендую к просмотру.
2. Создайте или актуализируйте резюме, в идеале — «подстройте» его под каждую новую вакансию, чтобы «зацепить» рекрутера «полным соответствием».
Отличный бесплатный ресурс для составления «правильного» CV - https://www.resume.com/
По секрету, резюме, составленные на российских поисковых ресурсах, в основном, имеют не корректную структуру и содержание для поиска работы в зарубежных компаниях.
3. Составьте список значимых, известных компаний из сферы. Не поленитесь и посетите сайты каждой (раздел career), зачастую крупные компании имеют несколько junior-вакансий, либо предлагают возможность стажировок.
4. Если на сайтах нет информации о стажировках – составьте письмо и отправьте в HR отдел: приложите CV и напишите, что готовы пройти неоплачиваемую стажировку в компании для получения опыта.
5. Зарегистрируйтесь на https://geekjob.ru/ и https://career.habr.com/ – иногда там появляются вакансии начального уровня. Мониторьте телеграм-каналы со стажировками и вакансиями для Juniorов (благо, их огромное количество).
6. Посещайте мероприятия как offline так и online, организуемые компаниями, не стесняйтесь задавать вопросы. Развивайте свой нетворкинг, это крайне полезно.
7. Изучите требования, которые предъявляют к специалистам – прокачивайте свои навыки; не забывайте про soft-скилы, они помогут пройти собеседование.
8. Если есть друзья и знакомые, работающие в IT - обратитесь за помощью. Они могут порекомендовать вас как начинающего, но перспективного специалиста, взять под свое начало (только не подведите их).
9. Посещайте ресурсы поиска сотрудников для Startup-ов и площадки для фрилансеров. Вот некоторые из популярных: https://www.cofoundit.ru/, https://www.fl.ru/, https://work-zilla.com/, https://www.weblancer.net/, https://kwork.ru/
10. Не брезгуйте брать, либо учувствовать в бесплатных и низкооплачиваемых проектах – это крутой опыт.
11. Не вешайте нос - у каждого свой путь.

#job #findjob #jobopportunity #careers #joboffer #findjob #remotejob #junior

Жызненно

#memes #ithumor #itcomedy #humor

Подборка вакансий с 03 по 09 октября

Свежая подборка вакансий для джунов:

Junior Frontend разработчик: https://ulnk.su/3dgik9oinu

Junior React разработчик: https://ulnk.su/ozxl14jnaa

Vue разработчик: https://ulnk.su/w5ctry3ryd

Junior Python разработчик: https://ulnk.su/5urqyl8sjp

Junior Web разработчик: https://ulnk.su/esr0jvg1ga

Junior Salesforce разработчик: https://ulnk.su/bfoizojeis

Junior QA Engineer: https://ulnk.su/fw3nybqfam

Junior DevOps engineer: https://ulnk.su/ybrccbwxjb

#job #findjob #jobopportunity #careers

Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображений ImageNet. Свёрточные нейронные сети осуществили прорыв в компьютерном зрении, впервые обеспечив высокое качество распознавания при обучении по большим данным. Свёрточные слои осуществляют обучаемое преобразование сырого представления объекта в векторное представление фиксированной размерности, с которым далее работает полносвязная сеть, как правило, из небольшого числа слоёв. Для обработки сигналов и текстов используются рекуррентные нейронные сети, для которых есть свой вариант метода BackPropagation. Одна из самых известных рекуррентных сетей – LSTM, а также её упрощённый вариант GRU. Вкратце рассматриваются важнейшие нейросетевые техники – автокодировщики, перенос обучения, самостоятельное обучение, генеративные состязательные сети.

#datascience #deeplearning #machinelearning #learn

[4-1] Школа DevOps: Teamcity знакомство с архитектурой и понятиями / feat Тимур Батыршин

#devops #learn #deusops