Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Science | Тесты
Відкрити в Telegram
Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Показати більше2 674
Підписники
-124 години
-107 днів
-2630 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+14
в 0 каналах
травень '26
+22
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+45
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+46
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+104
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+81
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+46
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+121
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+130
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+88
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+79
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+92
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+98
в 1 каналах
Get PRO
травень '25
+112
в 1 каналах
Get PRO
квітень '25
+139
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+460
в 3 каналах
Get PRO
лютий '25
+264
в 3 каналах
Get PRO
січень '25
+165
в 53 каналах
Get PRO
грудень '24
+107
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+123
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+226
в 24 каналах
Get PRO
вересень '24
+406
в 321 каналах
Get PRO
серпень '24
+177
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+277
в 55 каналах
Get PRO
червень '24
+426
в 241 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 18 червня | +1 | |||
| 17 червня | 0 | |||
| 16 червня | 0 | |||
| 15 червня | 0 | |||
| 14 червня | 0 | |||
| 13 червня | 0 | |||
| 12 червня | 0 | |||
| 11 червня | +1 | |||
| 10 червня | 0 | |||
| 09 червня | +2 | |||
| 08 червня | +2 | |||
| 07 червня | +2 | |||
| 06 червня | 0 | |||
| 05 червня | 0 | |||
| 04 червня | +1 | |||
| 03 червня | +1 | |||
| 02 червня | +3 | |||
| 01 червня | +1 |
Дописи каналу
🤔 Чем отличается итератор от генератора?
Итератор — это объект с методами iter и next, позволяющий поочерёдно перебирать элементы. Генератор — это удобная форма итератора, создаваемая функцией с использованием yield, которая сохраняет своё состояние между вызовами. Итераторы требуют ручной реализации, а генераторы упрощают создание итераций.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
| 2 | 🤔Что такое out-of-bag (OOB) оценка в случайном лесе? | 154 |
| 3 | 🤔 В чем преимущество медианы над средним?
Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее (mean):
- Среднее (Mean) – учитывает все значения, поэтому искажается выбросами.
- Медиана (Median) – просто находит центральное значение в упорядоченном ряду, игнорируя крайние выбросы.
Медиана особенно полезна при распределении доходов, цен, длительностей и других данных с выбросами.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 173 |
| 4 | 🤔 Какой метод часто применяют для уменьшения дисбаланса классов? | 186 |
| 5 | 🤔 Какой метод часто применяют для анализа временных рядов? | 191 |
| 6 | 🤔 При свёртке картинки HxW матрицей 3x3, что получится в итоге?
Результирующий размер изображения будет (H−2)×(W−2)(H-2) \times (W-2), если не использовать дополнение, так как свёртка "обрезает" края.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 208 |
| 7 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа изображений и распознавания объектов на основе их особенностей? | 213 |
| 8 | 🤔 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 | 212 |
| 9 | 🤔 Какой метод уменьшает смещение, обучая модели последовательно с коррекцией ошибок? | 210 |
| 10 | 🤔 Какой метод выбирает модели путём уменьшения количества данных? | 206 |
| 11 | 🤔 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 | 226 |
| 12 | 🤔 Какой метод понижает размерность данных, сохраняя важные вариации? | 212 |
| 13 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в глубокой нейронной сети? | 220 |
| 14 | 🤔 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 | 249 |
| 15 | 🤔 Какой метод используется для предсказания временных рядов путем моделирования зависимости текущего значения от предыдущих значений? | 257 |
| 16 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем обучения скрытых представлений? | 246 |
| 17 | 🤔 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 | 251 |
| 18 | 🤔 Какой алгоритм используется для анализа текстовых данных и определения схожести между документами? | 273 |
| 19 | 🤔 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 | 280 |
| 20 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов? | 294 |
