whatever I do, I do and always will do it non-profit. I've been busy lately, but this will be over soon and will continue my podcast.
I have no subscriptions whatsoever on my twitch as well. (somehow, even) if I ever gain anything monetary, will donate it to animal shelters.
you've been showing me love and I really appreciate it and want to give back even more. I will explain why I put a break on my twitch streams and podcast and will come up with great news soon! 🤗
love you all 💜
also, my kaggle and github accounts have few side-projects, cheatsheets and tutorials.
kaggle: kaggle.com/unofficialmerve
github: github.com/merveenoyan
I try to be active on them more. I'm going through changes in my life. Hopefully will contribute even more.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
I’ve refined awesome repo on competitive programming for my algorithms class exam, and I’m also planning to start competitive programming so here’s a thread on nice resources I’ve found 🧵
This books gives nice intuitions on competitive programming problems, like dynamic programming, graph theory, search and sorting: cses.fi/book/book.pdf#… 10/10
unpopular opinion: it’s annoying how people say “you don’t need math and stats to apply ML” if you have a decent job that applies ML/AI you’ll see you’ll sometimes need tailored solutions for industrial problems
I don’t want to gatekeep on non-STEM people. My partner is an ML engineer who has a business administration BA but he has taken calculus and CS classes willingly and he has better understanding than me in math and algorithms mostly (he’s hanging out in hackerrank for instance)
grab a book, read source code, read documentation, don’t trust someone else’s code/blog post/tutorial. someone else’s blog post/tutorial is a good starting point but they will not get you to fully comprehend things, they’ll simply give you a nice intuition.
son zamanlarda çok popüler olan GPT-3 nedir, ne değildir, developer'ların yerini alabilir mi flood'ı 👇🏽
"GPT-3 few shot learning kullanan, otoregresif bir dil modelidir"
dil modeli: yan yana gelen bir dizi kelimenin anlamlı olup olmadığının ya da insan tarafından söylenip söylenmediğinin olasılığını veren istatistiki bir model
P("çocuklar şekeri sever") > P("şeker çocukları sever")
few shot learning: şimdiye kadar dil modelleri hep kocaman bir öneğitimli modelin, kullanılmak istenen görevin veri setinde ince ayar çekilmesiyle elde ediliyordu, few shot learning'de ise kocaman bir veri seti yerine göreve dair bir iki örnek modele veriliyor
son zamanlarda böyle mesajlar almaya başladım, kocccaman bir alanda çalıştığımız için kimse nereden başlayacağını bilmiyor, ben de bir alex olduğumu düşünmüyorum yaşım itibariyle ama bir FAQ flood’ı oluşturayım dedim, belki buradan da sormak isteyenlere ışık olur.
bu alan hem teorik hem pratik bir alan, matematik ve istatistik sevmiyorsanız derine indikçe soğursunuz. herkese önce deeplearning.ai’in kursunu bitirmesini öneriyorum genelde.
her şeyi bilmek zorunda değilsiniz, çalışmak istediğiniz alana yoğunlaşın. ben computer vision’ı yeni yeni öğreniyorum çünkü doğal dil işleme ve forecasting üzerine çalışıyordum hep.