Все статьи в порядке публикации на Unicoding: изучайте новые технологии, смотрите лекции и участвуйте в обсуждении.
Подборка вакансий с 29 августа по 04 сентября
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
Разработай 6 проектов на ReactJS (для начинающих)
В этом видео увидите, как разработать 6 разных ReactJS проектов уровня Junior.
Данное видео подойдёт для тех, кто только недавно познакомился с ReactJS и хочет добавить к себе в портфолио проекты.
#archakov #react #javascript #js
Машинное обучение. Кластеризация и частичное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Задача кластеризации – это обучение без учителя. Требуется разбить конечное множество объектов на кластеры по их взаимной близости. Если для части объектов, обычно очень небольшой, классификации всё же известны, то это задача с частичным обучением. Самый известный метод кластеризации – k-средних, если внимательно присмотреться, является сильно упрощённым вариантом ЕМ-алгоритма для разделения смеси сферических гауссиан. Метод DBSCAN более удобен в тех задачах, где нельзя делать предположение о сферичности кластеров. Если требуется иерархически объединять мелкие кластеры в более крупные, используется алгоритм Ланса-Уильямса. Все методы кластеризации очень легко приспосабливаются для частичного обучения. Есть и противоположный подход – приспосабливать методы классификации с учителем. Кроме простых эвристических методов, существует трансдуктивный SVM и различные подходы на основе регуляризаторов.
#datascience #deeplearning #machinelearning #learn
unicoding
✔ GitHub: https://github.com/YauhenKavalchuk/tailwindcss
Удалить комментарий
Вы уверены, что хотите удалить этот комментарий?