РЕАЛЬНОЕ собеседование Senior NLP Data Science на $12 000 | Валютная удаленка

Я жестко тупил, но даже так получил огромный оффер, чем ты хуже?
Ноутбук с кодом и объяснением выложил в тг канале: @easy_data_science
Получи бесплатную консультацию и персональный путь в IT, написав мне в tg: @nikita_px

ТАЙМКОДЫ:
00:00 — Введение и рассказ о полученном оффере
00:28 — Условия задачи life-coding: аппроксимация x²
01:58 — Начало написания модели на PyTorch
03:23 — Описание архитектуры модели
04:58 — Генерация данных и подготовка X и Y
06:11 — Выбор оптимизатора и гиперпараметров
07:10 — Реализация train loop
09:39 — Логирование и обработка ошибок
11:50 — Успешное обучение модели
12:24 — Перевод модели в eval и предсказания
13:26 — Визуализация с помощью matplotlib и numpy
15:40 — Вопрос про обобщение модели за пределы [-10, 10]
16:41 — Идея полиномиальных фич для идеальной аппроксимации
18:11 — Переход к вопросам Python: контекстные менеджеры
19:33 — Обсуждение метода exit и обработки исключений
20:50 — Внутреннее устройство list и сложность операций
22:13 — Поведение append и график времени выполнения
23:13 — Устройство dict, хэш-таблица и коллизии
25:27 — Стратегии разрешения коллизий и расширение таблицы
30:55 — Мутабельные и иммутабельные типы данных
32:00 — Использование объектов классов как ключей словаря
35:47 — Потоки и процессы, GIL и области применения
38:57 — Asyncio: преимущества и особенности по сравнению с тредами
42:17 — Предобучение BERT: MLM и NSP
43:01 — NSP и CLS-токен для агрегации
44:04 — Как использовать encoder без CLS токена для классификации?
45:04 — Атаки на pooling (mean / max) через специально сгенерированные токены
49:38 — Подведение итогов собеседования и выводы

Видео РЕАЛЬНОЕ собеседование Senior NLP Data Science на $12 000 | Валютная удаленка канала Никита Тихевич | Data Science