Data Science | Тесты
الذهاب إلى القناة على Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @sendme_ads
إظهار المزيد
2 603
المشتركون
-224 ساعات
-147 أيام
-2430 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
نوفمبر '26نوفمبر '26
نوفمبر '26
+1
في 0 قنوات
أكتوبر '26
+22
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '26
+28
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+15
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+19
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+29
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+22
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+45
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+46
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+104
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+81
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+46
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+121
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+130
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+88
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+79
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+92
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+98
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+112
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+139
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+460
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+264
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '25
+165
في 53 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+107
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+123
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+226
في 24 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+406
في 321 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+177
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+277
في 55 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+426
في 241 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 05 نوفمبر | +1 | |||
| 04 نوفمبر | 0 | |||
| 03 نوفمبر | 0 | |||
| 02 نوفمبر | 0 | |||
| 01 نوفمبر | 0 |
منشورات القناة
| 2 | 🤔 Что хуже: иметь много ложных срабатываний или ложно-отрицательных срабатываний?
Это зависит от задачи. Ложно-отрицательные срабатывания хуже в задачах, где важно не пропустить критический случай (например, диагностика). Ложные срабатывания могут быть менее критичными, но увеличивают нагрузку на систему.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 69 |
| 3 | 🤔 Какой метод машинного обучения устойчив к переобучению благодаря использованию случайных подвыборок данных? | 97 |
| 4 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности? | 114 |
| 5 | 🤔 Как работает градиентный бустинг регрессор?
Это ансамблевый метод, который комбинирует множество слабых моделей (обычно деревьев решений) для улучшения качества предсказаний:
1. Первая модель предсказывает исходные данные, а остатки ошибок передаются следующей.
2. Каждое новое дерево обучается на ошибках предыдущих, уменьшая отклонения.
3. Градиентный спуск минимизирует ошибку, выбирая оптимальные веса.
4. Итоговое предсказание – это взвешенная сумма предсказаний всех деревьев.
Градиентный бустинг хорошо работает с нелинейными зависимостями и устойчив к выбросам.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 132 |
| 6 |  🔥 Скрытые вакансии с удаленной работой для DS / ML, которые нигде больше не публикуются. Напрямую от компаний, с контактами рекрутеров.
🔹 Data Science ML | Вакансии
🔹 Data Engineer | Вакансии
🔹 Аналитик Данных | Вакансии
🔸 Все каналы с вакансиями | 127 |
| 7 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для классификации текстовых данных? | 129 |
| 8 | 🤔 Как оценивать эффективность работы рекомендательных моделей?
Используются метрики:
1. Precision@K и Recall@K для точности и полноты рекомендаций.
2. NDCG для оценки релевантности на основе позиций элементов.
3. Coverage — доля уникальных рекомендованных элементов.
4. Оценка на основе A/B-тестов или пользовательских метрик, таких как удержание.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 132 |
| 9 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов? | 135 |
| 10 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации на основе вероятностей? | 142 |
| 11 | 🤔 Можно ли тьюнить только Batch Norm?
1. Да, параметры Batch Norm, такие как скорость обучения, моментум и гамма/бета, могут быть настроены для улучшения обучения.
2. Однако тьюнинг только Batch Norm может быть недостаточен без оптимизации других частей модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 138 |
| 12 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки временных рядов с учетом сезонных и трендовых компонентов? | 157 |
| 13 | 🤔 Что известно о Gradient-boosted trees?
Это ансамблевый метод, строящий модель как последовательность слабых моделей (обычно деревьев), где каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. Он использует градиентный спуск по функции потерь. Обладает высокой точностью и хорошо работает с табличными данными, но чувствителен к гиперпараметрам. Популярные реализации — XGBoost, LightGBM, CatBoost.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 167 |
| 14 |  🚨 40 минут
Пожизненный PRO по цене года закрывается прямо сейчас. Это последнее напоминание.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 59 |
| 15 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования категориальных переменных, представляя результат в виде вероятностей? | 184 |
| 16 |  🎃 3 часа до полуночи...
Ровно в 00:00 предложение исчезнет, как призрак на рассвете 👻 Последний шанс забрать PRO навсегда по цене одного года. Без продлений и без воскрешений.
Если откладывал — не дай этой возможности стать твоим ночным кошмаром 🦇
👉 https://easyoffer.ru/pro | 69 |
| 17 | 🤔 В чем разница между метрикой качества и функцией потери при обучении?
Метрика качества оценивает, насколько хорошо модель работает, сравнивая её предсказания с реальными данными (например, Accuracy, Precision, ROC AUC). Функция потери измеряет ошибку модели и используется во время обучения для минимизации этой ошибки (например, MSE, Cross-Entropy). Метрика качества часто применяется на тестовых данных, а функция потери — на этапе оптимизации модели
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 173 |
| 18 |  🕯 Страшилка на ночь
Год спустя. Финальный этап собеседования. В комнате становится холодно. Интервьюер медленно наклоняется и шепчет: «Почему вы ушли с прошлого места работы?» Ты открываешь easyoffer, а там… «Ваша подписка истекла» 💀
Чтобы эта история не стала твоей, забери пожизненный PRO по цене одного года. База собесов, эталонные ответы, автоотклики, тренажёры и всё, что появится дальше, остаются с тобой навсегда.
⏳ Осталось 7 часов. В полночь предложение исчезнет.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 82 |
| 19 |  ⏳ Сегодня последний день
Платишь один раз и забираешь весь easyoffer навсегда, вместе со всеми будущими фичами проекта. Никаких ежегодных продлений, только ты, твой оффер и мешок конфет 🍭
🎃 Завтра цена вернётся к обычной, и такого угощения уже не будет.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 70 |
| 20 | 🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения главных компонент, которые объясняют максимальную дисперсию данных? | 175 |
