• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer) скачать в хорошем качестве

Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer) 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Machine Learning Interview - Implement a 2D Convolutional Filter (with Senior Meta ML Engineer)

Ace your machine learning interviews with Exponent’s ML engineer interview course: https://bit.ly/4aabhVR This video offers a practical exploration of implementing 2D convolutional filters, a key technique in machine learning algorithms. The expert demonstrates a deep understanding of convolutions, explaining their mathematical basis and how they are used in image processing tasks. Chapters 00:00 - Introduction to Implementing 2D Filters for Machine Learning 00:41 - Implementing 2D Filters in Python 02:24 - Understanding 2D Matrix Operations and Kernel Basics 05:15 - Demonstrating Output Matrix Operations 09:48 - Advanced Techniques: Rotating Rows and Dilation in 2D 11:28 - Kernel-Based Image Processing 13:36 - Algorithm Optimization: Time, Space, and Dimensionality in Python 18:13 - Leveraging PyTorch for Python Operations 20:19 - Utilizing PyTorch for GPU Computations and Data Transfer 21:52 - Matrix Multiplication Techniques in PyTorch 24:06 - Kernel Shape and Its Role in Image Processing 31:31 - Handling Outputs from Varied Input Dimensions 35:01 - Adjusting Function Parameters for Enhanced Image Processing 39:10 - Deep Learning Insights: Interview with Angie Want more machine learning content? Essential ML Engineer Interview Questions:    • Top 6 ML Engineer Interview Questions (wit...   Fake News Detection System - Machine Learning Mock Interview -    • Fake News Detection System - Machine Learn...   Amazon Machine Learning Engineer Interview: K-Means Clustering -    • Amazon Machine Learning Engineer Interview...   How to Become a Machine Learning Engineer -    • How to Become a Machine Learning Engineer   👉 Subscribe to our channel: http://bit.ly/exponentyt 🕊️ Follow us on Twitter: http://bit.ly/exptweet 💙 Like us on Facebook for special discounts: http://bit.ly/exponentfb 📷 Check us out on Instagram: http://bit.ly/exponentig 📹 Watch us on TikTok: https://bit.ly/exponenttiktok ABOUT US: Did you enjoy this video? Want to land your dream career? Exponent is an online community, course, and coaching platform to help you ace your upcoming interview. Exponent has helped people land their dream careers at companies like Google, Microsoft, Amazon, and high-growth startups. Exponent is currently licensed by Stanford, Yale, UW, and others. Our courses include interview lessons, questions, and complete answers with video walkthroughs. Access hours of real interview videos, where we analyze what went right or wrong, and our 1000+ community of expert coaches and industry professionals, to help you get your dream job and more!

Comments
  • ML Coding Question - Implement K-Means (Full Mock Interview with Snapchat MLE) 1 год назад
    ML Coding Question - Implement K-Means (Full Mock Interview with Snapchat MLE)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Вопрос по машинному обучению в Instagram: разработка модели ранжирования (полное пробное собеседо... 1 год назад
    Вопрос по машинному обучению в Instagram: разработка модели ранжирования (полное пробное собеседо...
    Опубликовано: 1 год назад
  • Эффективное обучение с подкреплением – Ритм Гарг и Линден Ли, Applied Compute 4 дня назад
    Эффективное обучение с подкреплением – Ритм Гарг и Линден Ли, Applied Compute
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Spotify ML Question - Design a Recommendation System (Full mock interview) 2 года назад
    Spotify ML Question - Design a Recommendation System (Full mock interview)
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 4 дня назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 4 дня назад
  • My Google Interview Experience (Machine Learning Engineer) 3 года назад
    My Google Interview Experience (Machine Learning Engineer)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic 1 год назад
    ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение 1 год назад
    Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет 14 часов назад
    В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет
    Опубликовано: 14 часов назад
  • Full ML Design Mock by ex-Meta Staff Engineer (with feedback) 1 год назад
    Full ML Design Mock by ex-Meta Staff Engineer (with feedback)
    Опубликовано: 1 год назад
  • КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут 9 дней назад
    КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python 4 года назад
    Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python
    Опубликовано: 4 года назад
  • Google Machine Learning Engineer Python Interview 3 года назад
    Google Machine Learning Engineer Python Interview
    Опубликовано: 3 года назад
  • Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке 3 дня назад
    Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Мета (Facebook) Учебное интервью по машинному обучению: обнаружение незаконных предметов 3 года назад
    Мета (Facebook) Учебное интервью по машинному обучению: обнаружение незаконных предметов
    Опубликовано: 3 года назад
  • Собеседование на должность инженера машинного обучения Amazon: кластеризация методом K-средних 4 года назад
    Собеседование на должность инженера машинного обучения Amazon: кластеризация методом K-средних
    Опубликовано: 4 года назад
  • ML Foundations for AI Engineers (in 34 Minutes) 7 месяцев назад
    ML Foundations for AI Engineers (in 34 Minutes)
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5