• Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Главы 1 — 14

    Некоторое время назад в моей ленте в фейсбуке всплыла ссылка на книгу Эндрю Ына (Andrew Ng) "Machine Learning Yearning", которую можно перевести, как "Страсть к машинному обучению" или "Жажда машинного обучения".


    image<img src="<img src="https://habrastorage.org/webt/ds/rc/ct/dsrcctfottkedkf7o1hxbqsoamq.png" />" alt="image"/>


    Людям, интересующимся машинным обучением или работающим в этой сфере представлять Эндрю не нужно. Для непосвященных достаточно сказать, что он является звездой мировой величины в области искусственного интеллекта. Ученый, инженер, предприниматель, один из основателей Coursera. Автор отличного курса по введению в машинное обучение и курсов, составляющих специализацию "Глубокое обучение" (Deep Learning).

    Читать дальше →
    • +40
    • 38.8k
    • 3
  • Полный разбор экзамена ШАД-2019

      Привет! Меня зовут Азат, я студент 3 курса Факультета Компьютерных Наук ВШЭ. На днях ко мне обратился знакомый с Экономики ВШЭ и попросил помочь с решением задач вступительного экзамена в ШАД. Мы с однокурсником Даниилом посмотрели на задания, они показались нам довольно сложными, но очень интересными, захотелось поломать над ними голову. В итоге мы прорешали 1 из вариантов 2019 года и хотим показать наши решения миру.


      Читать дальше →
    • Метод Монте-Карло и его точность

      • Tutorial
      Под метдом Монте-Карло понимается численный метод решения
      математических задач при помощи моделирования случайных величин. Представление об истории метода и простейшие примеры его применения можно найти в Википедии.

      В самом методе нет ничего сложного. Именно эта простота объясняет популярность данного метода.

      Метод имеет две основных особенности. Первая — простая структура вычислительного алгоритма. Вторая — ошибка вычислений, как правило, пропорциональна
      \sqrt{D\zeta/N}, где D\zeta — некоторая постоянная, а N — число испытаний. Ясно, что добиться высокой точности на таком пути невозможно. Поэтому обычно говорят, что метод Монте-Карло особенно эффективен при решении тех задач, в которых результат нужен с небольшой точностью.

      Однако одну и ту же задачу можно решать различными вариантами метода Монте-Карло, которым отвечают различные значения D\zeta. Во многих задачах удается значительно увеличить точность, выбрав способ расчета, которому соответствует значительно меньшее значение D\zeta.

      Читать дальше →
      • +16
      • 139k
      • 9
    • На Coursera вышел курс от нобелевского лауреата с русским дубляжом

        Недавно на Coursera произошло примечательное событие — вышла дублированная версия курса «Финансовые Рынки» (Financial Markets) о самых азах финансов.

        image

        И примечательно оно потому как раньше дублированных курсов на платформе не существовало, а первый появился именно на русском языке. Во-вторых, сделано это было на частное пожертвование. И в-третьих, курс прочитал профессор Йельского университета, нобелевский лауреат по экономике 2013 года – Роберт Шиллер.
        Читать дальше →
      • Дискретная математика на экзамене в ШАД

          Привет! Меня зовут Азат, я создаю курсы по подготовке к экзамену в ШАД. Недавно мы запустили курс по дискретной математике, поэтому наша команда активно прорешивает задачки по соответствующей теме. После разбора экзамена в ШАД 2019 года мы увидели большой интерес пользователей Хабра к занимательным задачкам из экзамена. Поэтому выкладываем здесь 4 избранных по дискретной математике. Наслаждайтесь!


          Читать дальше →
        • Где порешать реальные задачи для кандидатов в Яндекc: тренировка на Codeforces и разбор

            Хабр, это снова я, Алексей Рак (фото не мое). В прошлом году, помимо основной работы, мне довелось стать одним из авторов задач для кандидатов в Яндекс. Сегодня наша команда впервые за долгое время публикует на Хабре реальные задачи для разработчиков, которые устраиваются в компанию. Эти задачи использовались до февраля 2020 года при отборе на стажировку для бэкендеров. Решения проверял компьютер. Сейчас кандидатам достаются похожие задания.

            Разборы и код сознательно спрятаны в спойлеры. Если вы готовитесь к собеседованиям в большие IT-компании, попробуйте решить одну или несколько задач, прежде чем смотреть разбор. Отправить решение для проверки можно на Codeforces — ответ придёт сразу же (ссылка на Codeforces и примечание). Код представлен на Python, C++ и Java. Важно: авторский «олимпиадный» код не предназначен для продакшена, он написан исходя из того, что система будет проверять его автоматически.
            Читать дальше →