ML-задача на собеседовании: Реализация K-Means (полное имитационное интервью с MLE из Snapchat)

Пройдите успешные собеседования по машинному обучению с помощью курса Exponent для подготовки к собеседованиям на должность инженера по машинному обучению: https://bit.ly/3wyaiQS В этом видео мы рассмотрим реализацию алгоритма кластеризации k-средних на Python — метода неконтролируемого обучения для группировки похожих точек данных в кластеры. Эта реализация на основе ИИ проясняет такие предположения, как евклидово расстояние и определяемые пользователем итерации. Она использует структуру на основе классов с массивами NumPy для эффективного вычисления расстояний и назначения кластеров, а также обсуждает потенциальные улучшения, такие как критерии сходимости и инициализация на основе данных. Chapters (Powered by ChapterMe) - 00:00 - Введение в алгоритм K-средних для кластеризации без учителя 00:50 - Понимание алгоритма кластеризации и евклидова расстояния 01:46 - Обучение алгоритма K-средних: входные признаки и основы алгоритма 07:01 - Реализация кластеризации K-средних с прогнозированием 08:49 - Реализация алгоритма центроидов на Python 14:41 - Использование случайных центроидов с NumPy 17:21 - Итерации алгоритма и вычисления расстояний 20:45 - Подробная реализация на Python: индексирование, центроиды и прогнозирование 25:49 - Советы и рекомендации по кластеризации и оценке данных 26:46 - Оценка производительности кластеризации в машинном обучении 28:54 - Краткое описание реализации алгоритма K-средних 31:26 - Заключение Примечания: модульность, ограничения и методы кодирования Хотите больше материалов по машинному обучению? Основные вопросы для собеседования на должность инженера по машинному обучению:    • Top 6 ML Engineer Interview Questions (wit...   Система обнаружения фейковых новостей - Пробное собеседование по машинному обучению -    • Fake News Detection System - Machine Learn...   Собеседование на должность инженера по машинному обучению в Amazon: кластеризация методом K-средних -    • Amazon Machine Learning Engineer Interview...   Как стать инженером по машинному обучению -    • How to Become a Machine Learning Engineer   👉 Подпишитесь на наш канал: http://bit.ly/exponentyt 🕊️ Следите за нами в Twitter: http://bit.ly/exptweet 💙 Ставьте лайк на нашей странице в Facebook, чтобы получать специальные скидки: http://bit.ly/exponentfb 📷 Смотрите нас в Instagram: http://bit.ly/exponentig 📹 Смотрите нас в TikTok: https://bit.ly/exponenttiktok О НАС: Вам понравилось это видео? Хотите получить работу своей мечты? Exponent — это онлайн-сообщество, платформа для курсов и коучинга, которая поможет вам успешно пройти предстоящее собеседование. Exponent помог людям получить работу своей мечты в таких компаниях, как Google, Microsoft, Amazon, а также в быстрорастущих стартапах. В настоящее время Exponent имеет лицензии от Стэнфорда, Йеля, Вашингтонского университета и других. Наши курсы включают уроки по подготовке к собеседованиям, вопросы и полные ответы с видеоанализом. Получите доступ к часам реальных видеозаписей собеседований, где мы анализируем, что прошло хорошо, а что плохо, и к нашему сообществу из более чем 1000 экспертов-коучей и профессионалов отрасли, которые помогут вам получить работу вашей мечты и многое другое!