🧑‍💻 Как понять свой уровень квалификации: junior, middle или senior

Это полезная статья от Хабр Карьеры, которая поможет немного разобраться в себе 😌

Эксперты сайта ответили на следующие вопросы:

▪️Какие основные признаки каждого грейда вы бы выделили?
▪️Как определить свой уровень квалификации?
▪️Как понять, что твой грейд вырос?
▪️Какие советы вы дали бы тем, кто переходит из джуна в мидлы и из мидла в сеньоры?

🔗 Читать статью

🐍🍽️ Питон съел GIL на завтрак: что нового в версии 3.13

Ты сидишь? Лучше сядь. Они реально сделали это — JIT-компилятор, улучшенная типизация, и, ты не поверишь, GIL наконец-то отправляется на пенсию!

В статье рассказываем обо всех фишках недавно релизнутой версии Python 3.13.

👉 Читать по этой ссылке

Прикреплённый к посту ролик досматриваем до конца👆

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

Опишите формы решающих деревьев у LightGBM, XGBoost и CatBoost

▪️LightGBM строит деревья по принципу: «На каждом шаге делим вершину с наилучшей оценкой». Основным же критерием остановки выступает максимально допустимое количество вершин в дереве. Из-за этого деревья получаются несимметричными.

▪️XGBoost строит деревья по принципу: «Строим дерево последовательно по уровням до достижения максимальной глубины». Так, деревья «стремятся» быть симметричными по глубине. В идеальном случае получается полное бинарное дерево.

▪️CatBoost строит деревья по принципу: «Все вершины одного уровня имеют одинаковый предикат». Это приводит к более стабильному обучению, особенно при наличии категориальных признаков, благодаря внутренним механизмам работы с ними. Деревья CatBoost стремятся быть более сбалансированными.

#машинное_обучение

👾🛡️🤖 42 секунды и 5 запросов: как взламывают генеративные ИИ-модели

Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберём, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.

👉 Читать здесь

Какие вы знаете автоматические способы обнаружения выбросов в датасете?

Вот несколько подходов:

▪️Isolation forest

Метод базируется на алгоритме случайного леса. Его основная идея заключается в том, что выбросы легче изолировать от остальных данных, чем нормальные объекты. В процессе работы алгоритм строит деревья, случайно разделяя данные. Выбросы, как правило, изолируются за меньшее число шагов. В результате каждому объекту присваивается скор от 0 до 1, где значения, близкие к 1, указывают на возможные выбросы, а значения, близкие к 0, означают нормальные данные.

▪️Local Outlier Factor (LOF)

Этот метод оценивает, насколько плотно объект окружен своими соседями по сравнению с плотностью соседей вокруг других объектов. Если плотность точки значительно меньше, чем у её соседей, то точка считается выбросом.

▪️Расстояние Махаланобиса

Этот метод измеряет расстояние между точкой и средним значением распределения, принимая во внимание ковариацию данных. Точки, находящиеся далеко от центра распределения, но с учётом их корреляции с другими признаками, могут быть идентифицированы как выбросы.

#машинное_обучение
#данные

🧩 Реализация паттерна «Одиночка» на Python

Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестерёнки крутиться идеально.

👉 Читать в статье

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

Что такое кросс-энтропия?

Это одна из функций потерь, используемых в машинном обучении. Её ещё называют перекрёстной энтропией или log loss.

Кросс-энтропия измеряет разницу между фактическими метками и предсказанными вероятностями модели. Она широко используется в задачах классификации, особенно в нейронных сетях. Чем больше разница между предсказанной моделью вероятностью и истинным значением, тем выше значение кросс-энтропии.

👆График выше показывает диапазон возможных значений потерь, когда истинная метка равна единице (isDog = 1). По мере приближения предсказанной вероятности к 1 логарифмическая потеря медленно уменьшается. Однако при снижении предсказанной вероятности логарифмическая потеря резко возрастает. Логарифмическая потеря штрафует оба типа ошибок, но особенно те предсказания, которые уверенные, но ошибочные.

#машинное_обучение

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Перечислите гиперапараметры, которые можно настроить у классического многослойного перцептрона

▪️Количество скрытых слоёв
Это напрямую влияет на сложность модели. Большее количество слоёв может улучшить способность модели к изучению сложных зависимостей, но это также увеличивает риск переобучения.

▪️Количество нейронов в каждом слое
Чем больше нейронов, тем больше информации может обрабатываться, но это также увеличивает количество параметров, которые необходимо обучить.

▪️Функция активации
Можно использовать, например, ReLU.

▪️Скорость обучения (learning rate)
Один из ключевых гиперпараметров, определяющий, насколько быстро обновляются веса на каждом шаге обучения.

▪️Число эпох (epochs)
Определяет, сколько раз модель пройдёт по всему набору данных во время обучения.

▪️Размер батча (batch size)
Определяет, сколько примеров из обучающего набора данных используется для обновления весов за один раз.

▪️Оптимизатор
Классические MLP могут использовать такие оптимизаторы, как Stochastic Gradient Descent (SGD) или более продвинутые, например, Adam или RMSprop.

#глубокое_обучение