اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science | Тесты
رفتن به کانال در Telegram
Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
نمایش بیشتر2 684
مشترکین
-124 ساعت
-67 روز
-1530 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+12
در 0 کانالها
مه '26
+22
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+45
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+46
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+104
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+81
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+46
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+121
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+130
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+88
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+79
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+92
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+98
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+112
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+139
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+460
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+264
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+165
در 53 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+107
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+123
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+226
در 24 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+406
در 321 کانالها
Get PRO
اوت '24
+177
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+277
در 55 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+426
در 241 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 10 ژوئن | 0 | |||
| 09 ژوئن | +2 | |||
| 08 ژوئن | +2 | |||
| 07 ژوئن | +2 | |||
| 06 ژوئن | 0 | |||
| 05 ژوئن | 0 | |||
| 04 ژوئن | +1 | |||
| 03 ژوئن | +1 | |||
| 02 ژوئن | +3 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов?
| 2 | 🤔 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 | 125 |
| 3 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации, когда данные содержат как числовые, так и категориальные признаки? | 169 |
| 4 | 🤔 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 | 178 |
| 5 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых факторов в текстовых данных? | 206 |
| 6 | 🤔 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 | 220 |
| 7 | 🤔 Какой метод используется для обнаружения выбросов в данных? | 233 |
| 8 | 🤔 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 | 250 |
| 9 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений? | 237 |
| 10 | 🤔 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 | 247 |
| 11 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели машинного обучения? | 251 |
| 12 | 🤔 Зачем нужен self super?
self указывает на текущий экземпляр класса, а super позволяет обращаться к методам родительского класса, избегая дублирования кода.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 258 |
| 13 | 🤔 Какая метрика оценивает качество бинарной классификации, учитывая как точность, так и полноту? | 272 |
| 14 | 🤔 Зачем нужен yield вместо return в функции?
`yield` используется в генераторах Python и позволяет функции возвращать промежуточный результат, приостанавливая выполнение функции и сохраняя ее состояние для последующего возобновления. Это эффективно для работы с большими данными или сложными алгоритмами.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 302 |
| 15 | 🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для нахождения наиболее значимых признаков, влияющих на целевую переменную? | 293 |
| 16 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения мультиколлинеарности в регрессии? | 278 |
| 17 | 🤔 Как решить задачу, где присутствует одновременно два target – один categorical, другой continuous?
Используются модели multi-output, которые обучаются на несколько целевых переменных, например, через отдельные выходные слои в нейросети.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 296 |
| 18 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для повышения устойчивости модели к выбросам? | 310 |
| 19 | 🤔 Что такое переобучение модели?
Переобучение (overfitting) происходит, когда модель слишком точно запоминает данные обучающей выборки, вместо того чтобы учить общие закономерности. В результате она плохо обобщает знания на новые данные и показывает высокую ошибку на тестовой выборке. Переобучение возникает, если модель слишком сложна или в обучающей выборке присутствует шум. Для борьбы с переобучением применяются методы регуляризации, кросс-валидации и увеличение объёма данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 317 |
| 20 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации текста? | 307 |
