Итоговый проект по курсу Machine Learning Junior от Skillbox

“Здоровье программиста - это как хороший код: если вы не заботитесь о нем, то рано или поздно все упадет.”

Одно предупреждение, с которым вы можете столкнуться в Python:

…здесь будет статья о докере

По мотивам практического задания из модуля 33.Airflow курса Machine Learning Engineer платформы Skillbox

Выполняя практическое задание по созданию API для обученной модели, я столкнулся с одной проблемой.

Алгоритмы сортировки упорядочивают элементы по определённому критерию. В день появления первых компьютерных вычислений появился и повод для споров между исследователями. Причиной разногласий послужил поиск эффективных способов решения не только для общих задач, но и для сложных проблем. К таким задачам и проблемам также относится тема сортировки элементов по определённому критерию.

Этот модуль дает интуитивно понятное введение в очень фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении. Модели машинного обучения никогда не могут делать идеальные прогнозы: ошибка теста никогда не равна нулю. Этот провал происходит из-за фундаментального компромисса между гибкостью моделирования и ограниченным размером обучающего набора данных .

Это была практическая работа по созданию пайплайна. Был блокнот с готовым рабочим кодом. И задача,похожая на ту, что в блокноте. Казалось бы, что тут такого - взять и перевести все на пайтон, глядя на готовый ноутбук. Но я этого сделать не смог, промучавшись долгих 2 дня! Чего только я ни делал, но мой пайплайн не работал! Тогда я решил конкретно разобрать эту тему, что это за pipline, как они работают. Я заглянул в ColumnTransformer на примере “Титаника” и отработал весь код напайтоне, который записал здесь.

Пока мою практическую работу проверял преподаватель, я решил опробовать несколько интересных эффектов для своих будущих проектов. Кое что я уже знал, но вот как использовать доменное имя, это для меня было в новинку. Воспользовавшись вот этим материалом, мне удалось реализовать мою задумку. И вот что у меня получилось!

Выполняя практическую работу по улучшению алгоритма пузырьковой сортировки, возник вопрос, как вывести аналитическую формулу, которая связывает число итераций оптимизированной пузырьковой сортировки от размера сортируемого массива?

Свое погружение в глубины знаний об ИИ я начал с изучения этого курса на Skillbox. Это поистине было очень захватывающим для меня увлечением! Само обучение происходило в формате онлайн. Этот курс состоял из 177 видеоуроков, 32 практические работы и 18 тестов с потрясающей финальной работой!

Выполняя работу по оценке модели и подготовке к передаче заказчику в модуле появилась предупреждение.

Выполняя работу по оценке модели и подготовке к передаче заказчику в модуле появилась предупреждение.

Здесь я собираю интересный материал, который был мне интересен в процессе моего обучения в сфере информационных технологий. Да, именно так “в сфере информационных технологий”. Я начал изучать профессию Machine Learning Engineer. Но, попутно обнаружилось, что неплохо было бы разбираться и в другом. Да, и вообще, не помешало бы навести порядок в своих открытых окнах!

Выполнив все по шагам согласно этого урока я смог опубликовать свой первый сайт на Flask. Конечно же во всем еще надо будет разбираться и более тщательно изучить эти инструменты, но все же кое что сделано.

Итак, у меня это получилось! Я смог опубликовать свою первую страницу с легендарным приветствием Hello world!

Введение в Data Science

1.1 Что такое Data Science

Data Science (DS) — наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации или новых знаний. Data Science тесно пересекается с такими понятиями как машинное обучение, аналитика и технологии больших данных (Big Data).

Здесь…

Yes, these are the first words that every novice programmer prints! And I did not change this old and good tradition and do exactly the same as thousands of programmers did before me. A kind of challenge to the entire digital world, a statement about yourself for all to hear!