¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | Тесты
Ir al canal en Telegram
Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Mostrar más2 679
Suscriptores
-124 horas
-77 días
-2430 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+13
en 0 canales
mayo '26
+22
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+45
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+46
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+104
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+81
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+46
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+121
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+130
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+88
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+79
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+92
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+98
en 1 canales
Get PRO
mayo '25
+112
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+139
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+460
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+264
en 3 canales
Get PRO
enero '25
+165
en 53 canales
Get PRO
diciembre '24
+107
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+123
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+226
en 24 canales
Get PRO
septiembre '24
+406
en 321 canales
Get PRO
agosto '24
+177
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+277
en 55 canales
Get PRO
junio '24
+426
en 241 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 16 junio | 0 | |||
| 15 junio | 0 | |||
| 14 junio | 0 | |||
| 13 junio | 0 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | +1 | |||
| 10 junio | 0 | |||
| 09 junio | +2 | |||
| 08 junio | +2 | |||
| 07 junio | +2 | |||
| 06 junio | 0 | |||
| 05 junio | 0 | |||
| 04 junio | +1 | |||
| 03 junio | +1 | |||
| 02 junio | +3 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа изображений и распознавания объектов на основе их особенностей?
| 2 | 🤔 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 | 131 |
| 3 | 🤔 Какой метод уменьшает смещение, обучая модели последовательно с коррекцией ошибок? | 147 |
| 4 | 🤔 Какой метод выбирает модели путём уменьшения количества данных? | 160 |
| 5 | 🤔 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 | 180 |
| 6 | 🤔 Какой метод понижает размерность данных, сохраняя важные вариации? | 177 |
| 7 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в глубокой нейронной сети? | 192 |
| 8 | 🤔 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 | 200 |
| 9 | 🤔 Какой метод используется для предсказания временных рядов путем моделирования зависимости текущего значения от предыдущих значений? | 200 |
| 10 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем обучения скрытых представлений? | 199 |
| 11 | 🤔 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 | 203 |
| 12 | 🤔 Какой алгоритм используется для анализа текстовых данных и определения схожести между документами? | 228 |
| 13 | 🤔 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 | 241 |
| 14 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов? | 272 |
| 15 | 🤔 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 | 267 |
| 16 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации, когда данные содержат как числовые, так и категориальные признаки? | 272 |
| 17 | 🤔 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 | 281 |
| 18 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых факторов в текстовых данных? | 304 |
| 19 | 🤔 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 | 310 |
| 20 | 🤔 Какой метод используется для обнаружения выбросов в данных? | 312 |
