❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_54
🔠Q_54: Что такое Affinity Propagation?
✔️Ответ:
Affinity Propagation (распространение схожести) — это алгоритм кластеризации, который относится к методам обучения без учителя. Он используется для определения групп (кластеров) в наборе данных на основе меры схожести между элементами. Affinity Propagation не требует заранее заданного числа кластеров и он автоматически определяет оптимальное число кластеров и выбирает представителей (экземпляры) для каждого кластера.
Каждый элемент будет отнесен к одному из кластеров, и наиболее подходящий экземпляр будет выбран в качестве представителя.
https://habr.com/ru/articles/321216/
#work #affinity #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_54: Что такое Affinity Propagation?
✔️Ответ:
Affinity Propagation (распространение схожести) — это алгоритм кластеризации, который относится к методам обучения без учителя. Он используется для определения групп (кластеров) в наборе данных на основе меры схожести между элементами. Affinity Propagation не требует заранее заданного числа кластеров и он автоматически определяет оптимальное число кластеров и выбирает представителей (экземпляры) для каждого кластера.
Каждый элемент будет отнесен к одному из кластеров, и наиболее подходящий экземпляр будет выбран в качестве представителя.
https://habr.com/ru/articles/321216/
#work #affinity #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_55
🔠Q_55: Что такое MLOps?
✔️Ответ:
MLOps (Machine Learning Operations) - это практика, которая объединяет принципы разработки программного обеспечения (DevOps) с разработкой и эксплуатацией моделей машинного обучения. Она помогает автоматизировать и управлять жизненным циклом моделей, начиная от их разработки и обучения до развертывания, мониторинга и обслуживания в производственной среде.
#work #mlops #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_55: Что такое MLOps?
✔️Ответ:
MLOps (Machine Learning Operations) - это практика, которая объединяет принципы разработки программного обеспечения (DevOps) с разработкой и эксплуатацией моделей машинного обучения. Она помогает автоматизировать и управлять жизненным циклом моделей, начиная от их разработки и обучения до развертывания, мониторинга и обслуживания в производственной среде.
#work #mlops #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_56
🔠Q_56: Что такое AirFlow?
✔️Ответ:
Airflow - это открытая платформа управления рабочими процессами (workflow management platform), которая широко используется в области машинного обучения (ML) и науки о данных для автоматизации и оркестрации рабочих процессов данных.
Airflow позволяет определить, планировать и мониторить сложные пайплайны обработки данных и моделей машинного обучения. Он обеспечивает удобное визуальное представление задач и их зависимостей в виде направленного ациклического графа (DAG), который может быть запущен и выполнен автоматически.
#work #airflow #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_56: Что такое AirFlow?
✔️Ответ:
Airflow - это открытая платформа управления рабочими процессами (workflow management platform), которая широко используется в области машинного обучения (ML) и науки о данных для автоматизации и оркестрации рабочих процессов данных.
Airflow позволяет определить, планировать и мониторить сложные пайплайны обработки данных и моделей машинного обучения. Он обеспечивает удобное визуальное представление задач и их зависимостей в виде направленного ациклического графа (DAG), который может быть запущен и выполнен автоматически.
#work #airflow #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_57
🔠Q_57: Что такое лаги в машинном обучении?
✔️Ответ:
Лаги машинного обучения - это задержка или задержки, которые могут возникнуть при выполнении определенных операций или процессов в машинном обучении.
Лаги могут возникать из-за различных причин, включая скорость обработки данных, доступность вычислительных ресурсов, пропускной способности сети или длительность обучения моделей.
Эти задержки могут сказываться на производительности и скорости работы алгоритмов машинного обучения, и их следует учитывать при разработке и развертывании систем машинного обучения.
https://habr.com/ru/articles/584896/
#work #lags #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_57: Что такое лаги в машинном обучении?
✔️Ответ:
Лаги машинного обучения - это задержка или задержки, которые могут возникнуть при выполнении определенных операций или процессов в машинном обучении.
Лаги могут возникать из-за различных причин, включая скорость обработки данных, доступность вычислительных ресурсов, пропускной способности сети или длительность обучения моделей.
Эти задержки могут сказываться на производительности и скорости работы алгоритмов машинного обучения, и их следует учитывать при разработке и развертывании систем машинного обучения.
https://habr.com/ru/articles/584896/
#work #lags #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_58
🔠Q_58: Какие бывают аномалии во временных рядах в машинном обучении ?
✔️Ответ:
1. Аномалии внезапного роста или спада: Это происходит, когда наблюдается неожиданный и значительный скачок или падение значений во временном ряде.
2. Сезонные аномалии: Это аномалии, которые происходят в определенные периоды времени, которые повторяются с течением времени.
3. Уровневые аномалии: Это аномалии, которые проявляются в изменении общего уровня временного ряда.
4. Контекстуальные аномалии: В этом случае аномалии относятся к определенным контекстам или условиям.
5. Ошибки измерения: Аномалии могут быть вызваны ошибками в данных или измерениях.
#work #anomaly #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_58: Какие бывают аномалии во временных рядах в машинном обучении ?
✔️Ответ:
1. Аномалии внезапного роста или спада: Это происходит, когда наблюдается неожиданный и значительный скачок или падение значений во временном ряде.
2. Сезонные аномалии: Это аномалии, которые происходят в определенные периоды времени, которые повторяются с течением времени.
3. Уровневые аномалии: Это аномалии, которые проявляются в изменении общего уровня временного ряда.
4. Контекстуальные аномалии: В этом случае аномалии относятся к определенным контекстам или условиям.
5. Ошибки измерения: Аномалии могут быть вызваны ошибками в данных или измерениях.
#work #anomaly #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_1
✔️Ответ:
Transfer learning - это метод машинного обучения, который используется для применения знаний, полученных в одной задаче, к решению другой задачи. Он основывается на предположении, что модель, обученная на одной задаче, может извлечь общие характеристики и знания, которые применимы к другой задаче.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Часто применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений или детектирование объектов. Примеры архитектур включают VGG, ResNet и Inception.
2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Часто используются для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Примеры архитектур включают LSTM и GRU.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_1
✔️Ответ:
Transfer learning - это метод машинного обучения, который используется для применения знаний, полученных в одной задаче, к решению другой задачи. Он основывается на предположении, что модель, обученная на одной задаче, может извлечь общие характеристики и знания, которые применимы к другой задаче.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Часто применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений или детектирование объектов. Примеры архитектур включают VGG, ResNet и Inception.
2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Часто используются для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Примеры архитектур включают LSTM и GRU.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Transformer: Эта архитектура стала популярной после появления модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Она успешно применяется для обработки текстовых данных и может генерировать высококачественные ответы на основе контекста.
4. Autoencoders: Они используются для извлечения представлений данных путем сжатия и восстановления исходных данных. Затем эти представления могут быть использованы в других задачах.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Transformer: Эта архитектура стала популярной после появления модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Она успешно применяется для обработки текстовых данных и может генерировать высококачественные ответы на основе контекста.
4. Autoencoders: Они используются для извлечения представлений данных путем сжатия и восстановления исходных данных. Затем эти представления могут быть использованы в других задачах.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_1
✔️Ответ:
CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - это стандартный процессный подход к разработке и реализации проектов по добыче знаний из данных (data mining). Он предоставляет методологический каркас, который помогает командам по анализу данных планировать, разрабатывать и реализовывать свои проекты с помощью систематических шагов.
CRISP-DM состоит из шести основных этапов:
1. Понимание бизнес-проблемы: команда аналитиков данных и заинтересованные лица в организации определяют критические бизнес-вопросы и цели, которые требуется решить.
2. Понимание данных: команда изучает доступные данные, проводит исследование и оценку качества данных для определения того, какие данные доступны для анализа.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_1
✔️Ответ:
CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - это стандартный процессный подход к разработке и реализации проектов по добыче знаний из данных (data mining). Он предоставляет методологический каркас, который помогает командам по анализу данных планировать, разрабатывать и реализовывать свои проекты с помощью систематических шагов.
CRISP-DM состоит из шести основных этапов:
1. Понимание бизнес-проблемы: команда аналитиков данных и заинтересованные лица в организации определяют критические бизнес-вопросы и цели, которые требуется решить.
2. Понимание данных: команда изучает доступные данные, проводит исследование и оценку качества данных для определения того, какие данные доступны для анализа.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Подготовка данных: этот этап включает очистку данных, выбор и преобразование признаков, агрегацию данных и другие процессы для обеспечения качества и пригодности данных для анализа.
4. Моделирование: команда выбирает и применяет различные методы моделирования данных для создания модели, которая может решить заданные бизнес-проблемы.
5. Оценка: полученные модели оцениваются и анализируются в контексте поставленных бизнес-целей. Результаты сравниваются с требованиями и необходимыми метриками для проверки их полезности.
6. Внедрение: успешные модели превращаются в практически полезные инструменты или решения для организации.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Подготовка данных: этот этап включает очистку данных, выбор и преобразование признаков, агрегацию данных и другие процессы для обеспечения качества и пригодности данных для анализа.
4. Моделирование: команда выбирает и применяет различные методы моделирования данных для создания модели, которая может решить заданные бизнес-проблемы.
5. Оценка: полученные модели оцениваются и анализируются в контексте поставленных бизнес-целей. Результаты сравниваются с требованиями и необходимыми метриками для проверки их полезности.
6. Внедрение: успешные модели превращаются в практически полезные инструменты или решения для организации.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_61
🔠Q_61: Как работает Hadoop ? Часть_1
✔️Ответ:
Apache Hadoop - это фреймворк для обработки и анализа больших объемов данных, который распределяет и выполняет задачи по кластерам. Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных BigData является проектом верхнего уровня фонда Apache Software Foundation.
Hadoop работает в следующих этапах:
1. Хранение данных: Hadoop разделяет данные на блоки и дублирует их по узлам в кластере. Каждый блок данных реплицируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости.
2. Обработка данных: Hadoop использует модель MapReduce для распределения задач на исполнение по узлам кластера. Задачи MapReduce включают два основных шага: Map (отображение) и Reduce (сведение). Можно создавать пользовательские функции Map и Reduce для обработки данных в соответствии с требуемой логикой.
#work #ml #hadoop #server #dl #bigdata #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_61: Как работает Hadoop ? Часть_1
✔️Ответ:
Apache Hadoop - это фреймворк для обработки и анализа больших объемов данных, который распределяет и выполняет задачи по кластерам. Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных BigData является проектом верхнего уровня фонда Apache Software Foundation.
Hadoop работает в следующих этапах:
1. Хранение данных: Hadoop разделяет данные на блоки и дублирует их по узлам в кластере. Каждый блок данных реплицируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости.
2. Обработка данных: Hadoop использует модель MapReduce для распределения задач на исполнение по узлам кластера. Задачи MapReduce включают два основных шага: Map (отображение) и Reduce (сведение). Можно создавать пользовательские функции Map и Reduce для обработки данных в соответствии с требуемой логикой.
#work #ml #hadoop #server #dl #bigdata #adaptation #knowledge #modal #learning