​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. Как собрать датасет за неделю: опыт студентов магистратуры «Наука о данных» Статья рассказывает о том, как группа студентов магистратуры собирала данные за неделю для проекта. Студенты разделили задачи и собирали разные типы данных, такие как статистика популярных сайтов, анализ эмоций в социальных сетях, мониторинг акций на рынке ценных бумаг. За неделю им удалось собрать большой объем полезных данных для последующего анализа. https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/534682/ ———————————————————— 2. Algorithm Analysis — Part 1: Learning to analyze algorithms В статье рассказывается о методах анализа алгоритмов. Предлагается анализировать сложность алгоритмов по параметрам времени работы и объема памяти. Время работы зависит от размера входных данных, поэтому оно можно описать как функцию T(n). Затем показан пример расчета сложности простого алгоритма подсчета нулей в массиве. Далее рассматривается более сложный алгоритм поиска троек с нулевой суммой и вводится понятие ведущего порядка асимптотической сложности. https://mmrndev.medium.com/algorithm-analysis-part-1-learning-to-analyze-algorithms-7dcee1262d09 ———————————————————— 3. Exploring Lambda Functions: Syntax, Applications, and Real-World Examples В статье рассматриваются анонимные функции (lambda-функции) в Python. Описывается их синтаксис и структура, приводятся примеры использования lambda-функций с несколькими аргументами и различными типами параметров. Рассмотрены применения lambda-функций в функциональном программировании с высокоуровневыми функциями, такими как map, filter, reduce. Приведены реальные примеры использования lambda-функций в медицинских картах пациентов для фильтрации и анализа данных. https://blog.stackademic.com/exploring-lambda-functions-syntax-applications-and-real-world-examples-bc3e6c773486 ———————————————————— Теги: #devblog #algorithms #python