• 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

ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic скачать в хорошем качестве

ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic 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...
ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic 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 ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic 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



ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic

Ace your machine learning interviews with Exponent’s ML engineer interview course: https://bit.ly/3SSbxC4 A machine learning engineer demonstrates the process of building a system to classify tweets as harmful or not. The engineer explores the dataset, emphasizing data pre-processing and tokenization using a pre-trained tokenizer. A sequential model architecture is chosen with layers for embedding, LSTM, and non-linearity, and their roles are explained. The engineer discusses monitoring training and validation loss to detect overfitting or underfitting and suggests countermeasures. For evaluation, metrics like precision, recall, and accuracy are proposed, considering the dataset's imbalance. The engineer acknowledges the potential benefits of using a different model architecture like BERT and highlights the importance of evaluating model calibration and interpretability aspects. Chapters (Powered by ChapterMe) - 00:00 - Introduction to Building a Toxic Tweet Classification System 01:53 - Overview of Binary Classification and Predictions 02:59 - Model Deployment and Monitoring 05:11 - Text Classification: Preprocessing Pipeline 08:46 - Balancing Dataset Samples 11:27 - Advanced Preprocessing for Machine Learning 22:23 - Building a Sequential Model with Keras 28:15 - Understanding LSTM Layers for Contextual Information 31:31 - Model Summary: Training, GPU Use, and Loss Function 34:29 - Model Training Strategies and Overfitting Prevention 38:47 - Evaluating Model Precision and Recall 43:09 - Automated Sentiment Processing with Instant Models 46:31 - Leveraging BERT Tokens for Classification 48:24 - Fundamentals of Machine Learning and Model Validation Want more machine learning content? 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 interview question and answer? 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
  • Вопрос по машинному обучению — алгоритм KNN (полное пробное интервью с Snapchat MLE) 1 год назад
    Вопрос по машинному обучению — алгоритм KNN (полное пробное интервью с Snapchat MLE)
    Опубликовано: 1 год 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
  • 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
  • Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google) 2 года назад
    Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)
    Опубликовано: 2 года назад
  • A complete guide to ML SYSTEM DESIGN interview for META & GOOGLE | MULTIMODAL SEARCH SYSTEM DESIGN 8 месяцев назад
    A complete guide to ML SYSTEM DESIGN interview for META & GOOGLE | MULTIMODAL SEARCH SYSTEM DESIGN
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • All Machine Learning algorithms explained in 17 min 1 год назад
    All Machine Learning algorithms explained in 17 min
    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
  • Эта стратегия собеседования на должность проектировщика машинного обучения привела меня в Meta 1 год назад
    Эта стратегия собеседования на должность проектировщика машинного обучения привела меня в Meta
    Опубликовано: 1 год назад
  • Проектирование систем для рекомендаций и поиска // Евгений Ян // Встреча MLOps №78 4 года назад
    Проектирование систем для рекомендаций и поиска // Евгений Ян // Встреча MLOps №78
    Опубликовано: 4 года 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
  • 6 главных вопросов на собеседовании инженера машинного обучения (с Snapchat MLE) 1 год назад
    6 главных вопросов на собеседовании инженера машинного обучения (с Snapchat MLE)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Machine Learning in Ads Ranking | Oleg Tishutin | ML Software Engineer at Meta 1 год назад
    Machine Learning in Ads Ranking | Oleg Tishutin | ML Software Engineer at Meta
    Опубликовано: 1 год назад
  • Собеседование по проектированию систем машинного обучения: обнаружение мошенничества 9 месяцев назад
    Собеседование по проектированию систем машинного обучения: обнаружение мошенничества
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Machine Learning Question - Training AI to Detect Bots (Full mock interview) 2 года назад
    Machine Learning Question - Training AI to Detect Bots (Full mock interview)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Machine Learning Course - 23. ML Design Pattern - Ranking 4 года назад
    Machine Learning Course - 23. ML Design Pattern - Ranking
    Опубликовано: 4 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
  • Google Machine Learning System Design Mock Interview 5 лет назад
    Google Machine Learning System Design Mock Interview
    Опубликовано: 5 лет назад
  • How to Build Up an Ads Ranking System | Nancy Cheng | Ranking Engineer at Meta 2 года назад
    How to Build Up an Ads Ranking System | Nancy Cheng | Ranking Engineer at Meta
    Опубликовано: 2 года назад
  • Video Recommendations - ML System Design Interview 7 месяцев назад
    Video Recommendations - ML System Design Interview
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • System Design Concepts Course and Interview Prep 1 год назад
    System Design Concepts Course and Interview Prep
    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