Data Science | Тесты
Kanalga Telegram’da o‘tish
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @sendme_ads
Ko'proq ko'rsatish
2 603
Obunachilar
-124 soatlar
-157 kun
-2530 kun
Postlar arxiv
2 603
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели глубокого обучения?
2 603
🤔 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
2 603
🤔 Какой метод машинного обучения устойчив к переобучению благодаря использованию случайных подвыборок данных?
2 603
🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности?
2 603
🤔 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
2 603
🔥 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
2 603
🤔 Какой алгоритм часто используется для классификации текстовых данных?
2 603
🤔 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
2 603
🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов?
2 603
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации на основе вероятностей?
2 603
🤔 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
2 603
🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки временных рядов с учетом сезонных и трендовых компонентов?
2 603
🤔 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
2 603
🚨 40 минут
Пожизненный PRO по цене года закрывается прямо сейчас. Это последнее напоминание.
👉 https://easyoffer.ru/pro
2 603
🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования категориальных переменных, представляя результат в виде вероятностей?
2 603
🎃 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
2 603
🤔 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
2 603
🕯 Страшилка на ночь
Год спустя. Финальный этап собеседования. В комнате становится холодно. Интервьюер медленно наклоняется и шепчет: «Почему вы ушли с прошлого места работы?» Ты открываешь easyoffer, а там… «Ваша подписка истекла» 💀
Чтобы эта история не стала твоей, забери пожизненный PRO по цене одного года. База собесов, эталонные ответы, автоотклики, тренажёры и всё, что появится дальше, остаются с тобой навсегда.
⏳ Осталось 7 часов. В полночь предложение исчезнет.
👉 https://easyoffer.ru/pro
2 603
⏳ Сегодня последний день
Платишь один раз и забираешь весь easyoffer навсегда, вместе со всеми будущими фичами проекта. Никаких ежегодных продлений, только ты, твой оффер и мешок конфет 🍭
🎃 Завтра цена вернётся к обычной, и такого угощения уже не будет.
👉 https://easyoffer.ru/pro
2 603
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения главных компонент, которые объясняют максимальную дисперсию данных?
