Machine learning Interview | Telegram Webview: machinelearning_interview/1795 -

Telegram Group & Telegram Channel

Machine learning Interview

🐙 ML-Notebooks — готовые рецепты для изучения машинного обучения

Для тех, кто предпочитает осваивать ML на практических примерах, проект предлагает коллекцию минималистичных Jupyter-ноутбуков, от базовой линейной регрессии до тонкой настройки Mistral 7B через QLoRA. Каждый пример самодостаточен: есть реализации классических алгоритмов с нуля, работа с трансформерами и даже генеративные модели.

Авторы сделали акцент на образовательной составляющей: ноутбуки сопровождаются пояснениями и ссылками на Kaggle-соревнования. Проект полностью готов к работе в Codespaces — окружение с зависимостями разворачивается в пару кликов.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

www.tg-me.com/sa/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1795

2.9K viewsMay 16 at 12:02

tg-me.com/machinelearning_interview/1795

Create: 2025-05-16
Last Update: 2025-05-19 22:21:46

🐙 ML-Notebooks — готовые рецепты для изучения машинного обучения

Для тех, кто предпочитает осваивать ML на практических примерах, проект предлагает коллекцию минималистичных Jupyter-ноутбуков, от базовой линейной регрессии до тонкой настройки Mistral 7B через QLoRA. Каждый пример самодостаточен: есть реализации классических алгоритмов с нуля, работа с трансформерами и даже генеративные модели.

Авторы сделали акцент на образовательной составляющей: ноутбуки сопровождаются пояснениями и ссылками на Kaggle-соревнования. Проект полностью готов к работе в Codespaces — окружение с зависимостями разворачивается в пару кликов.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview

Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1795

Open in Telegram

Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-05-19| Machine learning Interview

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Machine learning Interview from sa

Telegram Machine learning Interview
FROM USA