⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
| | | 🧠 Собственные векторы на собесе
|
| | | | | Помните, как на собеседовании надо показать свои ключевые скиллы, а не лить воду про все на свете? В машинном обучении есть такой же лайфхак — метод главных компонент (PCA), который отсекает весь информационный мусор и оставляет только сочную суть. |
| | | Что общего между PCA и собесом? |
| | | Когда эйчар бомбардирует вас вопросами про алгоритмы и паттерны, главное — не обделаться и держать свой внутренний «вектор». Точно как в PCA, где собственные векторы помогают не утонуть в болоте бесполезных данных. |
| | | | | • Режет лишнюю размерность данных (прям как джуниор режет лишний код после ревью)
• Вытаскивает только значимые фичи (как вы выпячиваете свой опыт с микросервисами)
• Превращает кашу из цифр в понятные графики, которые даже PM поймет
|
| | | | | Мы взяли датасет с 453 акциями из S&P 500 — это как если бы вам на собесе дали задачу с 453 параметрами. Полный трэш! Но PCA разрулил ситуацию. |
| | | Первая главная компонента PC1 объяснила целых 38% всей движухи на рынке! Представьте, что у вас в арсенале 100 навыков, но работодателю реально важен только один, который перекрывает треть всех требований. Это как прийти на собес и вместо часового стресс-интервью просто сказать: «Я три года писал на React» — и сразу получить оффер. |
| | | «PCA — это как фейс-контроль для ваших данных: только самые важные признаки проходят в клуб, остальные идут лесом»
|
| | | | | Значения нагрузок для первой главной компоненты |
| | | Найди среднее → посчитай отклонения → возведи в квадрат → усредни.
|
| | | Самое интересное, что все 453 акции в первой компоненте двигались синхронно, как стадо баранов — это называется «рыночный режим». Одна акция вверх — и все за ней. Одна вниз — и все сыплются.
|
| | |
А вот вторая и третья компоненты уже показывали различия между акциями — это как после стандартных вопросов на собесе начинаются каверзные: «А расскажите, как бы вы реализовали Google Maps на блокчейне с использованием квантовых вычислений?». И тут уже каждый тонет по-своему.
|
| | |
🧠 А если хотите увидеть, как всё это работает вживую — приходите на воркшоп
|
| | | "Математика машинного обучения на практике".
|
| | | | | Работаем с настоящими данными, считаем метрики, обучаем модели и разбираемся, как всё это устроено в реальности.
|
| | | 🎟 Стоимость участия — 3990₽, стартуем 21 апреля.
|
| | | Если теорию ещё не видели — скинем вам запись вебинара, подтянете основы заранее.
|
| | | | | Не просто объясняем, а даём hands-on: Вы сами попробуете на практике эти алгоритмы с помощью библиотек Pytho, поймёте тонкости применения, самостоятельно сразитесь с изученными алгоритмами и получите code review на ваше решение от преподавателя. Поспешите, места ограничены.
|
| | Вы получили это письмо, так как ранее проходили авторизацию на сайте proglib.io Чтобы отписаться, нажмите сюда |
| |
|
