RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)

Хочу поделиться своими впечатлениями от прохождения курса StartML.
Обучение проводится на платформе Karpov Courses. Лекции размещены в виде записанных уроков, которые открываются по расписанию, задания проверяются системой автоматически, а взаимодействие с командой КС осуществляется в Discord.
Обращаю внимание тех, для кого важное «живое» общение с преподавателем и обратная связь — здесь их количество сведено к минимуму. Существует возможность задавать вопросы на проводимом раз в месяц вебинаре, а при возникновении сложностей во время решения заданий, следует обращаться за помощью к экспертам ...

Karpov.courses

Цель моего прохождения курса — освежить знания о базовых концепциях ML и их применении. В конечном счете цель была достигнута, но расскажу чуть подробнее про сам процесс.
Платформа, на которой проходят занятия, и прилагающиеся инструменты показались мне достаточно удобными и юзер-френдли, чтобы без проблем находить то, что мне нужно (именно с точки зрения навигации). Курс делится на 4 модуля, три из которых на мой взгляд довольно неплохи, чего не скажешь про четвертый.
Сначала о приятном: модули «Прикладная разработка на Python», «Машинное обучение и приложения», «Статистика и А/В-тесты» для начинающего...

Karpov.courses

Хороший вводный курс в базовые концепции ML, его стоит рассматривать как стартовую точку для дальнейшего погружения в данную область. Из всех основных блоков (а их 4) — часть по ML разобрана максимально подробно.
Вводный блок хотя и содержит информацию про основы работы в python и базовый SQL всё же будет сложноват для тех, кто вообще не знаком с этим. В начале всё максимально подробно, но применяемые принципы ООП в блоке ML потребуют определённых знаний по написанию классов, собственных методов. Основные концепции желательно уже знать.
Блок по ML разобран настолько, насколько это возможно в рамках...

Karpov.courses

Данный отзыв я хочу разделить на три части с плюсами, минусами и общим впечатлением.
Плюсы:
Ведущие:
Понравилась часть, в которой преподавал сам Анатолий Карпов. Анатолий является отличным преподавателем, который объясняет все доступным языком, демонстрирует иллюстрации и делает материал понятным. От такого преподавателя заряжаешься энергией. Темы, которые преподавал Анатолий заслуживают оценку — 10/10.
Также мне понравился преподаватель Беслан Курашов. Хотя у него нет такой же энергии, как у Анатолия, материал после его уроков был хорошо усвоен. У него получилось вызвать интерес к своей теме —...

Karpov.courses

Пользовался симулятором ML на Karpov courses. В целом неплохой набор практических заданий. Задачи достаточно разнообразные. Решать интересно. Единственный минус — неинформативный грейдер. Очень часто бывало непонятно почему-то или иное решение не проходит валидацию, поэтому приходилось дергать саппорт.

Karpov.courses

Проходил Симулятор DS, в целом понравился. Много практики, различных рабочих инсайдов и best practices из мира ML и DA. Дают подробную информацию по решению той или иной задачи, которая может встретиться в работе + теория по работе алгоритмов машинного обучения, и разумеется есть задачи на реализацию того или иного алгоритма руками.
Из недостатков:
— не всегда понятно, что от тебя хочет грейдейр (система, принимающая задания), то есть выскакивает ошибка, но не понятно, что именно ее вызвало; для таких ситуаций есть помощник Ада, но она далеко не всегда дает дельные советы; лично я прям каких-то...

Karpov.courses

Всем привет!
Я работаю в ИТ с 2012 года. Около 10 лет работал как Full-Stack Oracle Developer. 3 Года отработал на позиции DE — занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake (~10-20 петабайт).
На курсы я решил пойти, потому что у меня был отличный проект (подработка) по построению хранилища данных в БД Snowflake для крупного инвестиционного фонда, но понимания как строить DWH у меня не было, поэтому проект со мной не продлили. Это и сподвигло меня пойти на курсы DE — получить знания по DWH, более глубоко изучить Airflow, попробовать что такое Machine Learning и обучение моделей, что такое Spark,...

Karpov.courses

Работаю в нефтегазовой отрасли на различных проектах по моделированию месторождений и оценке рисков. Был необходим человек в команде со знаниям python и машинным обучением. Начал изучать самостоятельно. PYTHON Навык увеличивался, так как имеется множество хороших дешевых/бесплатных курсов, а вот с ML все было сложнее и понимал, что дешевого хорошо курса я не смогу найти. Начал изучать онлайн школы и наткнулся на карпов (знал его еще со времен курсов по статистике на степике). Купил курс и начал интенсивно работать. Очень понравился курс (от подачи до заданий). В частности, стоит отметить блок ML....

Karpov.courses

Курс кайфовый, оцениваю с точки зрения цены/качества.
Кураторы и эксперты шустрят как могут, чтобы быстро улаживать проблемы и отвечать на вопросы, респект Вам!
Программа очень плотная, прийдется выделить много времени, чтобы поспевать в deadline.
Хочу отметить, что курс уверенно наращивает в голове основу/базу, это касается не только блока ml, но и блоков по Python, А/Б тестам, статистике и даже dl.
Однако не стоит строить воздушных замков, помимо самой программы нужно будет уделять ещё больше времени на изучение доп инфы, так как с каждой новой темой появляются вопросы.
Короче, если верно оценить...

Karpov.courses

Особенно хотелось бы отметить первые два модуля — преподаватели очень хорошо и понятно объясняют основные темы, которые могут встретиться в будущей профессии. Модуль по нейронным очень обзорный, хотелось бы чуть больше и теории, и практики. В модуле по статистике тоже было бы неплохо добавить задач по теории вероятностей и математической статистике порешать, которые могут встретиться на собеседованиях.
В целом курс можно рекомендовать как начинающим разработчикам, так и людям, которые немного знакомы с машинным обучением и data science.

Karpov.courses