Привет, меня зовут Глеб Зарин, я ML-разработчик. Сегодня я расскажу, как я подготовился к собеседованиям на позицию Senior Machine Learning Engineer и получил работу мечты за рубежом.
User
План самостоятельного обучения DDD, CQRS, EventSourcing
7 min
Если вы собрались плотно погрузиться в тему Doman Driven Design (DDD), о том как его применять, как использовать, для чего он нужен, и как с ним связаны Command and Query Responsibility Segregation (CQRS), Event Sourcing и другие термины из мира DDD то можно воспользоваться планом обучения, который последовательно погрузит вас в эти темы и поможет сориентироваться. Часть информации на русском, часть на английском языке, так как русскоязычных аналогов я не смог найти.
Python, исследование данных и выборы: часть 1
10 min
Tutorial
Серия из 5 постов для начинающих представляет собой «ремикс» первой главы книги 2015 года под названием «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science). Автор книги, Генри Гарнер, любезно дал согласие на использование материалов книги для данного ремикса с использованием языка Python.
Книга была написана как приглашение в так называемую «науку о данных», которая в последние годы получила сильный импульс к развитию в связи с потребностью в быстрой и своевременной обработке больших наборов данных локально и в распределенной среде.
Три главы книги были адаптированы под язык Python в течение следующего года после издания книги, т.е. в 2016 году. Публикация ремикса книги в РФ не получилась по разным причинам, но одна из главных станет понятной в конце этой серии постов. В конце заключительного поста можно будет проголосовать за или против размещения следующей серии постов. А пока же…
Конфиденциальное машинное обучение. Библиотека PySyft
4 min
Хабр, привет!
В этой статье расскажу о Privacy-Preserved Machine Learning. Обсудим зачем и как обеспечивать приватность пользователей при обучении, например, нейросетей.
Неудачная статья про ускорение рефлексии
7 min
Сразу объясню название статьи. Изначально планировалось дать хороший, надежный совет по ускорению использования рефлекшена на простом, но реалистичном примере, однако в ходе бенчмаркинга выяснилось, что рефлексия работает не так медленно, как я думал, LINQ работает медленнее, чем снилось в кошмарах. А в итоге оказалось, что мной еще и была допущена ошибка в замерах… Подробности этой жизненной истории под катом и в комментариях. Так как пример достаточно бытовой и реализованный в принципе как обычно делается в энтерпрайзе, получилось достаточно интересная, как мне кажется, демонстрация жизни: влияния на скорость работы основного предмета статьи было не заметно из-за внешней логики: Moq, Autofac, EF Core и прочей «обвязки».