اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science | Тесты
رفتن به کانال در Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
نمایش بیشتر
شبکه:2 670
مشترکین
-124 ساعت
-17 روز
-1730 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+5
در 0 کانالها
ژوئن '26
+29
در 0 کانالها
Get PRO
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 | |
| 07 ژوئیه | 0 | |||
| 06 ژوئیه | +1 | |||
| 05 ژوئیه | 0 | |||
| 04 ژوئیه | +1 | |||
| 03 ژوئیه | +1 | |||
| 02 ژوئیه | +1 | |||
| 01 ژوئیه | +1 |
پستهای کانال
🤔 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 | 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 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 |
