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/us/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1795

2.3K viewsMay 16 at 12:02

tg-me.com/machinelearning_interview/1795

Create: 2025-05-16
Last Update: 2025-05-18 08:54:23

🐙 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: 2025-05-18| Machine learning Interview

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

Machine learning Interview from us

Telegram Machine learning Interview
FROM USA