en
Feedback
Data Science | Тесты

Data Science | Тесты

Open in Telegram

Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv

Show more
easyofferNetwork:easyofferRussia176 983Education46 905
2 670
Subscribers
-124 hours
-17 days
-1730 days

Data loading in progress...

Similar Channels
Data Science | Вакансии
4.5K
Data Science | Вакансии
Golang | Тесты
3.2K
Golang | Тесты
C# | Тесты
2.8K
C# | Тесты
DevOps | Тесты
2.7K
DevOps | Тесты
C/C++ | Тесты
1.9K
C/C++ | Тесты
avatar
1
More channels
Tags Cloud
ставь29
параметр13
метрика8
выброс6
градиент5
recall4
валидация4
регрессия4
ast3
easyoffer3
ltv3
mse3
sql3
последовательность3
распределение3
ячейка3
данными2
преобразование2
путём2
точность2
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+5
in 0 channels
June '26
+29
in 0 channels
Get PRO
May '26
+22
in 0 channels
Get PRO
April '26
+45
in 0 channels
Get PRO
March '26
+46
in 0 channels
Get PRO
February '26
+104
in 0 channels
Get PRO
January '26
+81
in 0 channels
Get PRO
December '25
+46
in 0 channels
Get PRO
November '25
+121
in 0 channels
Get PRO
October '25
+130
in 1 channels
Get PRO
September '25
+88
in 0 channels
Get PRO
August '25
+79
in 0 channels
Get PRO
July '25
+92
in 1 channels
Get PRO
June '25
+98
in 1 channels
Get PRO
May '25
+112
in 1 channels
Get PRO
April '25
+139
in 0 channels
Get PRO
March '25
+460
in 3 channels
Get PRO
February '25
+264
in 3 channels
Get PRO
January '25
+165
in 53 channels
Get PRO
December '24
+107
in 0 channels
Get PRO
November '24
+123
in 1 channels
Get PRO
October '24
+226
in 24 channels
Get PRO
September '24
+406
in 321 channels
Get PRO
August '24
+177
in 0 channels
Get PRO
July '24
+277
in 55 channels
Get PRO
June '24
+426
in 241 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
07 July0
06 July+1
05 July0
04 July+1
03 July+1
02 July+1
01 July+1
Channel Posts
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения нейронных сетей?
Anonymous voting

2
🤔 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
60
3
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели нейронной сети?
121
4
🤔 Какая модель машинного обучения чаще всего используется для анализа текстовых данных?
155
5
🤔 Что такое градиентный спуск? Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
160
6
🤔 Какой метод часто применяют для обнаружения выбросов в данных?
177
7
🤔 Как систематическая ошибка и дисперсии связаны между собой? Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
177
8
🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства пользователей?
185
9
🤔 Что такое recall? Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
182
10
🤔 Что измеряет метрика F1-score?
193
11
🤔 Какой метод часто применяют для оценки классификационных моделей?
196
12
🤔 Какие проблемы могут возникнуть при прогнозе LTV на полгода вперед? Основные проблемы при прогнозе LTV (Lifetime Value) на длительный срок включают в себя высокую неопределённость в поведении пользователей, изменение рыночных условий и устаревание данных. Кроме того, прогнозы могут быть неточными из-за сезонных изменений или новых факторов, которые не были учтены в модели. Также возможна недостаточность данных для точного прогнозирования поведения пользователей на долгий срок. Модели могут переоценивать или недооценивать реальные значения LTV. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
188
13
АЙТИШНИКИ, ХВАТИТ сливать время на прилизанные новости и бесполезные курсы Проект «ИИнтеллигенция» стал главным каналом для т
АЙТИШНИКИ, ХВАТИТ сливать время на прилизанные новости и бесполезные курсы Проект «ИИнтеллигенция» стал главным каналом для тех, кто использует нейросети на уровне разработки, автоматизации и опенсорса, а не просто балуется в чатах. Здесь собирают только то, что реально экономит человеко-часы и работает в проде. 🎓 Готовые ИИ-сервисы, промпты и ИИ-агенты для автоматизации рутины 📚 Разборы полезных ИИ-инструментов, локальных LLM и опенсорс-репозиториев 🛠 Практические кейсы, гайды по деплою моделей и интеграции ИИ в пайплайны ⚡️ Технические ИТ-новости без маркетинговой воды и душных отчетов Обучение и прокачка в реальном времени: работа с API (Claude, GPT), локалки (Ollama, vLLM), автоматизация кода, опенсорс-утилиты, AI-агенты и др. Ценишь время и работаешь с ИИ, подпишись: @clucai
168
14
🤔 Что такое метод главных компонент (PCA)?
212
15
🤔 Что такое пи вэлью? P-value — это вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные данные могли бы возникнуть при условии, что нулевая гипотеза верна. В контексте статистических тестов, маленькое значение p-value указывает на то, что нулевая гипотеза может быть отвергнута в пользу альтернативной гипотезы. Обычно порог значимости устанавливается на уровне 0.05, и если p-value меньше этого порога, нулевая гипотеза отвергается. P-value не говорит о размере эффекта, а лишь о степени уверенности в полученных данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
241
16
🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных?
250
17
🤔 Как работает градиентный спуск? Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний
259
18
🤔 Какая библиотека в Python используется для работы с массивами?
263
19
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации данных, разделенных нелинейной границей?
294
20
🤔 Какой метод оценки модели основан на информации об ожидаемом риске?
296
View all posts