متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science | Тесты
الذهاب إلى القناة على Telegram
Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
إظهار المزيد2 680
المشتركون
-224 ساعات
-77 أيام
-2330 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+13
في 0 قنوات
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 | |
| 15 يونيو | 0 | |||
| 14 يونيو | 0 | |||
| 13 يونيو | 0 | |||
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | +1 | |||
| 10 يونيو | 0 | |||
| 09 يونيو | +2 | |||
| 08 يونيو | +2 | |||
| 07 يونيو | +2 | |||
| 06 يونيو | 0 | |||
| 05 يونيو | 0 | |||
| 04 يونيو | +1 | |||
| 03 يونيو | +1 | |||
| 02 يونيو | +3 | |||
| 01 يونيو | +1 |
منشورات القناة
🤔 В каких моделях используются несимметрические метрики?
Несимметрические метрики часто используются в моделях, где присутствует дисбаланс классов или когда ошибки в одних классах имеют более высокую стоимость, чем ошибки в других. Например, в медицинской диагностике, финансовом мошенничестве или кредитном скоринге, где пропуск положительного случая (например, болезни) может быть критичным.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
| 2 | 🤔 Какой метод уменьшает смещение, обучая модели последовательно с коррекцией ошибок? | 83 |
| 3 | 🤔 Какой метод выбирает модели путём уменьшения количества данных? | 134 |
| 4 | 🤔 Какие есть усовершенствования бинарной кросс-энтропии?
Бинарную кросс-энтропию можно улучшать в зависимости от задачи:
- С взвешиванием классов — если классы несбалансированы.
- Focal Loss — фокусируется на трудных примерах, уменьшая вклад лёгких.
- Label smoothing — снижает переуверенность модели, заменяя метки вроде 1/0 на 0.9/0.1.
- Dice Loss / Jaccard Loss — используются в задачах сегментации, где важна форма, а не только точность пикселя.
- Combo Loss — сочетание BCE с другими функциями (например, с Dice), чтобы уравновесить разные аспекты задачи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 152 |
| 5 | 🤔 Какой метод понижает размерность данных, сохраняя важные вариации? | 158 |
| 6 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в глубокой нейронной сети? | 178 |
| 7 | 🤔 Какие известны рекомендательные модели?
Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, и Hybrid модели. Выбор зависит от задачи и данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 189 |
| 8 | 🤔 Какой метод используется для предсказания временных рядов путем моделирования зависимости текущего значения от предыдущих значений? | 184 |
| 9 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем обучения скрытых представлений? | 193 |
| 10 | 🤔 Зачем нужен метод dir для объектов?
Метод `dir()` в Python возвращает список атрибутов и методов объекта, что помогает разработчику понять структуру объекта и доступные ему функции.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 197 |
| 11 | 🤔 Какой алгоритм используется для анализа текстовых данных и определения схожести между документами? | 218 |
| 12 | 🤔 В чем отличия между char и varchar?
В SQL `CHAR` представляет собой тип данных с фиксированной длиной, тогда как `VARCHAR` — с переменной длиной. `CHAR` быстрее, но потенциально занимает больше места при хранении коротких строк. `VARCHAR` эффективнее использует пространство для хранения текста, размер которого меняется.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 221 |
| 13 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов? | 241 |
| 14 | 🤔 Назови формулу линейной модели.
Формула линейной модели имеет вид: `y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn`, где `y` — это предсказанная величина, `x1, x2, ..., xn` — входные переменные (признаки), а `w0, w1, ..., wn` — коэффициенты (веса), которые модель подбирает во время обучения. `w0` представляет собой свободный член (смещение или bias). Цель линейной регрессии — найти такие значения весов, которые минимизируют ошибку предсказания.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 254 |
| 15 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации, когда данные содержат как числовые, так и категориальные признаки? | 260 |
| 16 | 🤔 Чем отличается градиентный спуск от SGD?
Градиентный спуск использует весь набор данных для вычисления градиента и обновления параметров, что требует значительных вычислительных ресурсов. Стохастический градиентный спуск (SGD) обновляет параметры после каждого примера или мини-батча, что ускоряет обучение, но может быть менее стабильным. SGD часто сходится быстрее, но может застревать в локальных минимумах.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 272 |
| 17 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых факторов в текстовых данных? | 295 |
| 18 | 🤔 В чем разница между листом и кортежем?
В Python список (list) — это изменяемая коллекция объектов, тогда как кортеж (tuple) — неизменяемая. Это значит, что после создания кортежа его нельзя изменить (добавлять элементы, удалять элементы, изменять существующие элементы).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 303 |
| 19 | 🤔 Какой метод используется для обнаружения выбросов в данных? | 312 |
| 20 | 🤔 Почему в нейронных сетях нельзя инициализировать веса нулями?
1. Симметричность: При инициализации весов нулями все нейроны в слое начинают обучение одинаково, что делает их идентичными.
2. Отсутствие обучения: Градиенты для всех нейронов слоя будут одинаковыми, из-за чего они не смогут различаться и обучаться.
3. Решение: Инициализация случайными значениями разрывает симметрию, позволяя нейронам обучаться независимо друг от друга.
Стандартные методы, такие как He или Xavier инициализация, обеспечивают оптимальный начальный размах весов.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 314 |
