Build your vocabulary for coding in Python and exploring AI! Learn to talk about code structure, libraries, and new tech developments while improving your programming skills. Perfect for intermediate learners who want to discuss tech topics more fluently.
Stories
Оптимизиран код с Python
Bulgarian
Преди една седмица екипът ни започна нов проект с Python. Той обича да пише код и да използва AI за големи набори от данни. Програмата, която пишем, трябва да анализира данни ефективно. Въпреки че алгоритъмът беше остарял, ние го оптимизирахме бързо. Моделът се обучава всеки ден и вече може да обработва данни автоматично. Преди това обработвахме всичко ръчно.
Имплементирахме нова библиотека, за да ускорим функциите. Учените каза, че сложността на алгоритъма е голяма, но ние го дебъгнахме и сега работи перфектно. Тя използва обучен модел, който анализира данните по-добре.
"Можем ли да оптимизираме още?" — попитаха ни. "Да!" — отговорихме. Всички наши проекти са с оптимизирани алгоритми. Програмата вече е дебъгната и готови сме да я използваме.
Всеки в екипа обича да пише на Python. Той каза, че тази седмица ще обучаваме нови модели. Въпреки трудностите, ние не спираме да подобряваме нашия код.
Моделът работи фино
Bulgarian
Той обработваше данни от миналия месец, но не успя да ги визуализира правилно. Въпреки трудностите, моделът беше изграден с помощта на невронна мрежа. Учените казаха, че кодът може да бъде рефакториран по-добра точност. Те интегрираха нови APIs, но сървърът срина при първоначалните тестове. "Трябва да нагласим параметрите правилно", казаха те. Програмата обработваше задачите автоматизирано, но имаше грешки. Рефакторирах кода елегантно и внедрих го следващата седмица. Данните бяха обработени предварително, за да избегнем повтарящи се грешки. Сега моделът работи фино.
Екипът кодира класификатор
Bulgarian
Сутринта екипът започна да кодира нов модел за класификатор. Трябва да визуализираме данните и да оценим производителността. Въпреки че наборът от променливи беше мащабирани, характеристиките бяха непълни. "Разделихте ли данните правилно?" попита обучаващият. Тя потвърди, че тестовият набор вече е зареден. Моделът беше обучен успешно, но точността беше недостатъчно висока. "Можем ли да подобрим резултатите?" Нормализацията на данните трябва да бъде регулирана. Преди това класификаторът беше преоценен. Сега трябва ръчно да прекалим и да обучим модела отново. Ако визуализираме резултатите, ще разберем грешката.
Sample flashcards 20
to write code→да пиша код
She writes code every day.→Тя пише код всеки ден.
Does he write code for his projects?→Пише ли той код за своите проекти?
They do not write code in Python.→Те не пишат код на Python.
to debug a program→да дебъгвам програма
Have you debugged the program yet?→Дебъгнахте ли програмата вече?
The program hasn't been debugged yet.→Програмата все още не е дебъгната.
to use a library→да използвам библиотека
to use a Python library→да използвам Python библиотека
May we use this Python library for our project?→Можем ли да използваме тази Python библиотека за нашия проект?
Your team may not use that outdated library.→Екипът ви не може да използва тази остаряла библиотека.
to train a model→да обучавам модел
Scientists train AI models with large datasets.→Учените обучават AI модели с големи набори от данни.
Has the model been trained yet?→Моделът ли е обучен вече?
to optimize an algorithm→да оптимизирам алгоритъм
to optimize the algorithm→да оптимизирам алгоритъма
He said they had optimized the algorithm.→Той каза, че са оптимизирали алгоритъма.
Despite being complex, the algorithm was optimized quickly.→Въпреки сложността си, алгоритъмът беше оптимизиран бързо.
to implement a feature→да имплементирам функция
We used to implement features manually.→Преди имплементирахме функции ръчно.
A sample of the collection — the full set lives in the app.
Learn this topic in Taalhammer
Spaced repetition, pronunciation and audio — in the app.
