Студент учит Python и математику, чтобы написать свою нейросеть?? / Техсобес Junior Python Developer

✈️ Дорожная карта по изучению Python: https://pymentor.org 📡 Записаться на тестовый (мок) собес: https://t.ly/lXoVH ✒️ Другие мок-собесы: https://www.youtube.com/@pymentor_by/playlists ❗️ВАЖНО! Данное собеседование является тестовым (mock). ✉️ Связь с автором канала - python.mentor.by@gmail.com Тайм коды: 00:00 - НАЧАЛО 00:25 - о себе 02:30 - персептрон и метод обратного распространения ошибки - как работает? 05:25 - модели без учителя, как это работает? 07:26 - задача-кейс: как показывать пользователю релевантную рекламу? 16:07 - что вычисляем в линейной регресии? 18:04 - как модель понимает, в каком месте она ошиблась, а в каком нет? 19:25 - как работают сверточные нейросети? 23:10 - как бы ты выбрал функцию активации и на чем был бы основан выбор? 25:50 - почему библиотеки Python для анализа данных и ML написаны не на Python? 31:22 - что такое сложность алгоритмов (big-O нотация)? 33:05 - может ли один алгоритм быть быстрее второго, если у них одинаковая сложность по времени? 35:30 - как написать сервис на Python, который бы запускал вычисления на сервере оптимальным образом с точки зрения потребления ресурсов сервера? 45:33 - как бы ты делал кэширование результатов вычислений на Python? 46:42 - как будешь писать декоратор для кэширования? 01:02:18 - что такое Итератор? 01:09:54 - а Генератор что такое? 01:16:00 - как сделать твой класс Iterable потокобезопасным? 01:23:00 - в чем разница между блокирующим/неблокирующим вводом-выводом и синхронным/асинхронным вводом выводом? 01:29:55 - есть ли обыт работы с базами данных? 01:31:38 - какую парадигму (императивная, функциональная) удобнее использовать для програм в ML области? 01:36:19 - ФИДБЕК Теги: #python #pythondeveloper #собеседование #открытоесобеседование #моксобеседование