Data Science | Тесты
Ir al canal en Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @sendme_ads
Mostrar más
2 603
Suscriptores
Sin datos24 horas
-147 días
-2630 días
Cargando datos
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
noviembre '26nov '26
noviembre '26
+2
en 0 canales
octubre '26
+22
en 0 canales
Get PRO
septiembre '26
+28
en 0 canales
Get PRO
agosto '26
+15
en 0 canales
Get PRO
julio '26
+19
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+29
en 1 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 | |
| 06 noviembre | +1 | |||
| 05 noviembre | +1 | |||
| 04 noviembre | 0 | |||
| 03 noviembre | 0 | |||
| 02 noviembre | 0 | |||
| 01 noviembre | 0 |
Publicaciones del Canal
🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых тем в текстах?
| 2 | 🤔 Какие есть детекторы и архитектуры в CV?
Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 79 |
| 3 | 🤔 Какой метод использует собственные значения для снижения размерности? | 99 |
| 4 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели глубокого обучения? | 108 |
| 5 | 🤔 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 | 114 |
| 6 | 🤔 Какой метод машинного обучения устойчив к переобучению благодаря использованию случайных подвыборок данных? | 130 |
| 7 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности? | 139 |
| 8 | 🤔 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 | 148 |
| 9 |  🔥 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 | 140 |
| 10 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для классификации текстовых данных? | 142 |
| 11 | 🤔 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 | 143 |
| 12 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов? | 138 |
| 13 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации на основе вероятностей? | 161 |
| 14 | 🤔 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 | 157 |
| 15 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки временных рядов с учетом сезонных и трендовых компонентов? | 181 |
| 16 | 🤔 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 | 182 |
| 17 |  🚨 40 минут
Пожизненный PRO по цене года закрывается прямо сейчас. Это последнее напоминание.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 59 |
| 18 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования категориальных переменных, представляя результат в виде вероятностей? | 195 |
| 19 |  🎃 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 |
| 20 | 🤔 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 | 182 |
