¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | Тесты
Ir al canal en Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
Mostrar más
Red:2 670
Suscriptores
-124 horas
-17 días
-1730 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+5
en 0 canales
junio '26
+29
en 0 canales
Get PRO
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 | |
| 07 julio | 0 | |||
| 06 julio | +1 | |||
| 05 julio | 0 | |||
| 04 julio | +1 | |||
| 03 julio | +1 | |||
| 02 julio | +1 | |||
| 01 julio | +1 |
Publicaciones del Canal
🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения нейронных сетей?
| 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 | 119 |
| 3 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели нейронной сети? | 141 |
| 4 | 🤔 Какая модель машинного обучения чаще всего используется для анализа текстовых данных? | 167 |
| 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 | 174 |
| 6 | 🤔 Какой метод часто применяют для обнаружения выбросов в данных? | 181 |
| 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 | 184 |
| 8 | 🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства пользователей? | 188 |
| 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 | 189 |
| 10 | 🤔 Что измеряет метрика F1-score? | 198 |
| 11 | 🤔 Какой метод часто применяют для оценки классификационных моделей? | 199 |
| 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 | 192 |
| 13 |  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)? | 218 |
| 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 | 260 |
| 16 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных? | 255 |
| 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 | 267 |
| 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 |
