Картинка отсюда. Machine Learning от Stanford University Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от University of Washington CS188.1x: Artificial Intelligence от University of California, Berkeley Practical Machine Learning от Johns Hopkins University Introduction to Artificial Intelligence от Stanford University Artificial Intelligence for Robotics от Stanford University Introduction to Machine Learning Course от Stanford University Читать дальше →
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.Специально к новому старту курса математика и Machine Learning для Data Science делимся переводом статьи Бенджамина Оби Тайо — физика, кандидата наук и преподавателя Data Science — о том, что нужно знать, чтобы лучше понимать Data Science и Machine Learning. Читать далее
Каждый день поступает все больше заказов, и их нужно как-то распределять по исполнителям. Вроде ничего сложного: пришёл заказ – отдай его клинеру. Но не всё так просто, как кажется. У наших клинеров нет фиксированного графика работы, они могут работать, когда захотят, отказываться практически от любых заказов (и это клинеры, увы, делают довольно часто). Поэтому распределение заказов – одна из самых сложных задач, над которой мы работаем. Читать дальше →
Это статья с 21-ой ссылкой о подготовке к собеседованиям. Я собеседовался на позиции Machine Learning Engineer. Разобрал основные этапы (алгоритмы, machine learning system design, поведенческий этап) и как к ним готовиться. Читать далее