Data Science | Тесты
Сайт: easyoffer.ru
Условия размещения
| Цена за 48 часов в ленте | 650,00 |
| Цена за 1 час закрепления | N/A |
| Взаимопиар | Нет |
| Дополнительные условия рекламы | Отсутствуют |
+5
1 449
подписчиков
-1
308
охват 1 публикации
0
~3
постов / день
-0,1%
21,3%
ERR %
?
Статистика
Последние публикации
🤔 Какая метрика оценки качества модели классификации обеспечивает баланс между полнотой и точностью предсказаний?
Опрос
Опрос
- F1-score
- Accuracy
- Precision
- Recall
🤔 Какая метрика оценки качества модели регрессии представляет собой среднюю абсолютную ошибку предсказания?
Опрос
Опрос
- Mean Absolute Error
- Root Mean Squared Error
- R-squared
- Mean Squared Error
– Помощь с pet-проектом
– Составление roadmap
– Общая консультация
– Проведение код-ревью и mock-собеседования
– Помощь с трудоустройством
Все это и многое другое может Ментор. Он обеспечит вам необходимый boost, ускорит и упростит вход в IT.
🔥 Здесь размещен список менторов, и многие из них предлагают бесплатную первую консультацию
– Составление roadmap
– Общая консультация
– Проведение код-ревью и mock-собеседования
– Помощь с трудоустройством
Все это и многое другое может Ментор. Он обеспечит вам необходимый boost, ускорит и упростит вход в IT.
🔥 Здесь размещен список менторов, и многие из них предлагают бесплатную первую консультацию
🤔🤔 Что знаешь про early stopping?
Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какая метрика используется для оценки качества модели классификации, учитывающая как полноту, так и точность?
Опрос
Опрос
- ROC AUC
- F1 Score
- Mean Squared Error
- Accuracy
🤔 Какой метод машинного обучения подходит для задачи предсказания категории текстовых документов?
Опрос
Опрос
- Decision Tree
- Support Vector Machine (SVM)
- Recurrent Neural Network (RNN)
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
🤔🤔 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
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
🤔 Какой метод используется для анализа текстовых данных и выявления тематических структур в коллекции документов?
Опрос
Опрос
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- Linear Regression
- Decision Trees
- K-nearest neighbors (KNN)
🤔 Какой метод используется для прогнозирования вероятности возникновения событий на основе логистической функции и адаптации к изменяющейся среде?
Опрос
Опрос
- Online Learning
- Random Forest
- Naive Bayes
- Principal Component Analysis (PCA)
🤔🤔 Как обучаются линейные модели?
Линейные модели обучаются путём нахождения оптимальных весов, которые минимизируют функцию потери, обычно через градиентный спуск. В случае простых моделей (например, линейной регрессии) может быть использовано аналитическое решение (метод наименьших квадратов). При больших данных или сложных задачах применяется итеративный подход для более эффективной оптимизации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Линейные модели обучаются путём нахождения оптимальных весов, которые минимизируют функцию потери, обычно через градиентный спуск. В случае простых моделей (например, линейной регрессии) может быть использовано аналитическое решение (метод наименьших квадратов). При больших данных или сложных задачах применяется итеративный подход для более эффективной оптимизации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какой метод используется для прогнозирования временных рядов с использованием нейронных сетей и рекуррентных архитектур?
Опрос
Опрос
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Support Vector Machines (SVM)
- Gradient Boosting
- K-means Clustering
🤔 Какой метод используется для обнаружения аномалий в данных, основываясь на расстояниях от наблюдений до ближайших соседей?
Опрос
Опрос
- K-nearest neighbors (KNN)
- Principal Component Analysis (PCA)
- Isolation Forest
- Linear Discriminant Analysis (LDA)
🤔🤔 Как обучается модель?
Модель обучается путём минимизации функции потери, которая определяет разницу между предсказанными и реальными значениями. Это достигается через оптимизационные алгоритмы, такие как градиентный спуск, которые корректируют параметры модели, чтобы уменьшить ошибку. Процесс повторяется до достижения оптимального значения функции потери или выполнения условий остановки.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Модель обучается путём минимизации функции потери, которая определяет разницу между предсказанными и реальными значениями. Это достигается через оптимизационные алгоритмы, такие как градиентный спуск, которые корректируют параметры модели, чтобы уменьшить ошибку. Процесс повторяется до достижения оптимального значения функции потери или выполнения условий остановки.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какой метод используется для обучения моделей на больших объемах данных, разделенных на части и обрабатываемых параллельно?
Опрос
Опрос
- Gradient Boosting
- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- MapReduce
- Principal Component Analysis (PCA)
🤔 Какой метод используется для прогнозирования временных рядов на основе исторических данных и авторегрессионных моделей?
Опрос
Опрос
- ARIMA
- Support Vector Machines (SVM)
- Random Forest
- K-nearest neighbors (KNN)
🤔🤔 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
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
🤔 Какой метод используется для выявления скрытых факторов в данных путем анализа зависимостей между наблюдениями и переменными?
Опрос
Опрос
- Factor Analysis
- Principal Component Analysis (PCA)
- Linear Discriminant Analysis (LDA)
- Independent Component Analysis (ICA)
Data Science | Тесты
6 декабря 2024 г. 10:00
📶 С 1 декабря для граждан РФ открыт доступ к платным материалам по программированию
Вот отсортированные базы с тонной материала(книги, курсы, ресурсы и гайды). Выбирай своё направление:
👩💻 FrontendFrontend 👩💻 PHPPHP
⚙️ BackendBackend 👩💻 Моб. DevМоб. Dev
📱 GitHubGitHub 👩💻 GameDevGameDev
🤓 Всё айтиВсё айти 👩💻 DevOpsDevOps
👩💻 PythonPython 🖥 Data ScienceData Science
👩💻 JavaJava 🐞 ТестированиеТестирование
👩💻 C#C# 🤔 Хакинг & ИБХакинг & ИБ
👩💻 С/С++С/С++ 📱 МаркетингМаркетинг
🖥 SQLSQL 🖥 ДизайнДизайн
👩💻 GolangGolang 👣 RustRust
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram с доступом по ссылке
Вот отсортированные базы с тонной материала(книги, курсы, ресурсы и гайды). Выбирай своё направление:
👩💻 FrontendFrontend 👩💻 PHPPHP
⚙️ BackendBackend 👩💻 Моб. DevМоб. Dev
📱 GitHubGitHub 👩💻 GameDevGameDev
🤓 Всё айтиВсё айти 👩💻 DevOpsDevOps
👩💻 PythonPython 🖥 Data ScienceData Science
👩💻 JavaJava 🐞 ТестированиеТестирование
👩💻 C#C# 🤔 Хакинг & ИБХакинг & ИБ
👩💻 С/С++С/С++ 📱 МаркетингМаркетинг
🖥 SQLSQL 🖥 ДизайнДизайн
👩💻 GolangGolang 👣 RustRust
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram с доступом по ссылке
🤔 Какой метод используется для оценки качества прогнозирования вероятностных моделей?
Опрос
Опрос
- Log Loss
- Mean Absolute Error
- R-squared
- Root Mean Squared Error
🤔🤔 Какие знаешь рекомендательные модели?
Модели: коллаборативная фильтрация (на основе пользователей или элементов), контентная фильтрация, гибридные подходы и модели с использованием глубокого обучения (например, нейронные сетевые рекомендатели).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Модели: коллаборативная фильтрация (на основе пользователей или элементов), контентная фильтрация, гибридные подходы и модели с использованием глубокого обучения (например, нейронные сетевые рекомендатели).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний