❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_36
🔠Вопрос_36: Что такое теорема Байеса? Укажите хотя бы 1 вариант использования в отношении контекста машинного обучения ?
✔️Ответ:
Теорема Байеса - это статистическая теорема, которая позволяет обновлять вероятности событий на основе новой информации. Формально она выглядит так:
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
Где:
P(A|B) - вероятность события A при условии B,
P(B|A) - вероятность события B при условии A,
P(A) и P(B) - вероятность событий A и B соответственно.
Пример использования теоремы Байеса в контексте машинного обучения - это классификация текстов. Предположим, у нас есть набор текстов, разделенных на категории, и мы хотим классифицировать новый текст. Мы можем использовать теорему Байеса, чтобы обновить вероятности принадлежности текста к определенным категориям на основе уже имеющихся данных.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_36: Что такое теорема Байеса? Укажите хотя бы 1 вариант использования в отношении контекста машинного обучения ?
✔️Ответ:
Теорема Байеса - это статистическая теорема, которая позволяет обновлять вероятности событий на основе новой информации. Формально она выглядит так:
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
Где:
P(A|B) - вероятность события A при условии B,
P(B|A) - вероятность события B при условии A,
P(A) и P(B) - вероятность событий A и B соответственно.
Пример использования теоремы Байеса в контексте машинного обучения - это классификация текстов. Предположим, у нас есть набор текстов, разделенных на категории, и мы хотим классифицировать новый текст. Мы можем использовать теорему Байеса, чтобы обновить вероятности принадлежности текста к определенным категориям на основе уже имеющихся данных.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_37
🔠Вопрос_37: Каково значение гаммы и регуляризации в SVM?
✔️Ответ:
Гамма в SVM отвечает за ширину радиальной базисной функции (RBF), которая используется для преобразования признакового пространства. Более высокое значение гаммы приводит к более сложной модели, которая может более точно разделить данные в исходном пространстве, но может страдать от переобучения. Снижение значения гаммы позволяет модели быть более гибкой и генерализировать лучше, но может ухудшить точность классификации.
Регуляризация в SVM контролирует баланс между уменьшением ошибки обучения и сложностью модели. Чем больше значение регуляризации, тем более простая модель, что может помочь в избежании переобучения. Уменьшение значения регуляризации позволяет модели быть более сложной и точной на обучающих данных, но также может привести к переобучению.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_37: Каково значение гаммы и регуляризации в SVM?
✔️Ответ:
Гамма в SVM отвечает за ширину радиальной базисной функции (RBF), которая используется для преобразования признакового пространства. Более высокое значение гаммы приводит к более сложной модели, которая может более точно разделить данные в исходном пространстве, но может страдать от переобучения. Снижение значения гаммы позволяет модели быть более гибкой и генерализировать лучше, но может ухудшить точность классификации.
Регуляризация в SVM контролирует баланс между уменьшением ошибки обучения и сложностью модели. Чем больше значение регуляризации, тем более простая модель, что может помочь в избежании переобучения. Уменьшение значения регуляризации позволяет модели быть более сложной и точной на обучающих данных, но также может привести к переобучению.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_38
🔠Вопрос_38: В чем разница между порождающей и дискриминативной моделями?
✔️Ответ:
Генеративная модель моделирует совместное распределение вероятностей входных данных и меток классов. Она пытается понять, каким образом данные были сгенерированы, и генерирует новые примеры данных, а также метки классов для этих данных. Генеративная модель может использоваться для генерации новых данных, классификации данных и оценки плотности распределения данных.
Дискриминативная модель, на другой стороне, моделирует прямое отображение между входными данными и метками классов. Она фокусируется на том, какие признаки в данных отличают один класс от других. Дискриминативная модель используется для классификации данных и оценки вероятности принадлежности к определенному классу.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_38: В чем разница между порождающей и дискриминативной моделями?
✔️Ответ:
Генеративная модель моделирует совместное распределение вероятностей входных данных и меток классов. Она пытается понять, каким образом данные были сгенерированы, и генерирует новые примеры данных, а также метки классов для этих данных. Генеративная модель может использоваться для генерации новых данных, классификации данных и оценки плотности распределения данных.
Дискриминативная модель, на другой стороне, моделирует прямое отображение между входными данными и метками классов. Она фокусируется на том, какие признаки в данных отличают один класс от других. Дискриминативная модель используется для классификации данных и оценки вероятности принадлежности к определенному классу.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_39
🔠Вопрос_39: Что такое гиперпараметры и чем они отличаются от параметров?
✔️Ответ:
Гиперпараметры - это настройки модели, которые определяют ее структуру и поведение в процессе обучения. Они не настраиваются напрямую в процессе обучения и задаются вручную перед началом обучения модели. Примерами гиперпараметров могут быть количество скрытых слоев нейронной сети, количество нейронов в каждом слое, скорость обучения и количество эпох обучения.
Параметры, с другой стороны, являются внутренними характеристиками модели, которые модель настраивает во время обучения на тренировочных данных. Они определяют веса и смещения в нейронной сети или другие внутренние переменные модели.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_39: Что такое гиперпараметры и чем они отличаются от параметров?
✔️Ответ:
Гиперпараметры - это настройки модели, которые определяют ее структуру и поведение в процессе обучения. Они не настраиваются напрямую в процессе обучения и задаются вручную перед началом обучения модели. Примерами гиперпараметров могут быть количество скрытых слоев нейронной сети, количество нейронов в каждом слое, скорость обучения и количество эпох обучения.
Параметры, с другой стороны, являются внутренними характеристиками модели, которые модель настраивает во время обучения на тренировочных данных. Они определяют веса и смещения в нейронной сети или другие внутренние переменные модели.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_40
🔠Вопрос_40: Что такое Bag-of-words ?
✔️Ответ:
Bag-of-words (мешок слов) - это модель представления текстовых данных, используемая в обработке естественного языка. Она предполагает, что содержимое документа представляется в виде набора слов, игнорируя грамматическую информацию и порядок слов. В этой модели каждое слово в документе рассматривается отдельно и создается словарь, содержащий все уникальные слова из всех документов. Затем каждый документ представляется в виде вектора, где каждая компонента вектора представляет наличие или отсутствие определенного слова в данном документе. Bag-of-words широко используется в задачах анализа текстов, классификации документов, поиска информации и многих других областях.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_40: Что такое Bag-of-words ?
✔️Ответ:
Bag-of-words (мешок слов) - это модель представления текстовых данных, используемая в обработке естественного языка. Она предполагает, что содержимое документа представляется в виде набора слов, игнорируя грамматическую информацию и порядок слов. В этой модели каждое слово в документе рассматривается отдельно и создается словарь, содержащий все уникальные слова из всех документов. Затем каждый документ представляется в виде вектора, где каждая компонента вектора представляет наличие или отсутствие определенного слова в данном документе. Bag-of-words широко используется в задачах анализа текстов, классификации документов, поиска информации и многих других областях.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_41
🔠Вопрос_41: Что такое Bag-of-NGrams?
✔️Ответ:
Bag-of-ngrams (сумка n-грамм) - это модель представления текста, используемая в обработке естественного языка. Она представляет текстовый документ как набор всех возможных n-грамм (последовательностей из n слов) из этого документа. В этой модели порядок слов игнорируется, и каждая n-грамма считается отдельным элементом.
Например, для текста "Кот сидит на коврике" и n=2, его bag-of-ngrams будет содержать следующие элементы: ["Кот сидит", "сидит на", "на коврике"].
Bag-of-ngrams часто применяется для задач классификации текста, когда важно учитывать вхождение определенных слов или фраз в текст, независимо от их порядка.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_41: Что такое Bag-of-NGrams?
✔️Ответ:
Bag-of-ngrams (сумка n-грамм) - это модель представления текста, используемая в обработке естественного языка. Она представляет текстовый документ как набор всех возможных n-грамм (последовательностей из n слов) из этого документа. В этой модели порядок слов игнорируется, и каждая n-грамма считается отдельным элементом.
Например, для текста "Кот сидит на коврике" и n=2, его bag-of-ngrams будет содержать следующие элементы: ["Кот сидит", "сидит на", "на коврике"].
Bag-of-ngrams часто применяется для задач классификации текста, когда важно учитывать вхождение определенных слов или фраз в текст, независимо от их порядка.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_42
🔠Вопрос_42: Что такое TF-IDF?
✔️Ответ:
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) - это статистическая мера, используемая для оценки важности терминов в документах в коллекции или корпусе текстов. TF-IDF комбинирует два компонента: TF, который отражает, насколько часто термин появляется в документе, и IDF, который вычисляет обратную частоту встречаемости термина в коллекции документов.
TF (частота термина) рассчитывается как отношение числа вхождений термина к общему количеству слов в документе. Более высокий TF означает, что термин чаще встречается в документе.
IDF (обратная документная частота) рассчитывается как логарифм отношения общего числа документов к числу документов, содержащих данный термин. IDF позволяет уменьшить вес общих терминов (например, "а", "и", "в"), а повысить вес более редких и информативных терминов.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_42: Что такое TF-IDF?
✔️Ответ:
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) - это статистическая мера, используемая для оценки важности терминов в документах в коллекции или корпусе текстов. TF-IDF комбинирует два компонента: TF, который отражает, насколько часто термин появляется в документе, и IDF, который вычисляет обратную частоту встречаемости термина в коллекции документов.
TF (частота термина) рассчитывается как отношение числа вхождений термина к общему количеству слов в документе. Более высокий TF означает, что термин чаще встречается в документе.
IDF (обратная документная частота) рассчитывается как логарифм отношения общего числа документов к числу документов, содержащих данный термин. IDF позволяет уменьшить вес общих терминов (например, "а", "и", "в"), а повысить вес более редких и информативных терминов.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_43
🔠Вопрос_43: Что такое BERT?
✔️Ответ:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это метод для предобучения нейронной сети, который был разработан компанией Google. Он использует модель трансформера, которая обеспечивает более эффективное представление текста.
BERT обучается на больших объемах данных, а затем может быть дообучен для выполнения различных задач в области обработки естественного языка, таких как вопросно-ответная система, анализ тональности текста, машинный перевод и другие.
Он позволяет модели более полно учитывать контекст и смысл текста, что делает его более эффективным в решении различных задач. BERT получил широкое распространение и считается одним из ведущих подходов в области NLP (Natural Language Processing).
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_43: Что такое BERT?
✔️Ответ:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это метод для предобучения нейронной сети, который был разработан компанией Google. Он использует модель трансформера, которая обеспечивает более эффективное представление текста.
BERT обучается на больших объемах данных, а затем может быть дообучен для выполнения различных задач в области обработки естественного языка, таких как вопросно-ответная система, анализ тональности текста, машинный перевод и другие.
Он позволяет модели более полно учитывать контекст и смысл текста, что делает его более эффективным в решении различных задач. BERT получил широкое распространение и считается одним из ведущих подходов в области NLP (Natural Language Processing).
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_44
🔠Вопрос_44: Что такое Семантическая сегментация?
Semantic segmentation (семантическая сегментация) - это задача компьютерного зрения, в которой каждый пиксель на изображении классифицируется и присваивается одной или более семантическим категориям или объектам. В отличие от обычной сегментации, где каждый пиксель относится к одному классу, семантическая сегментация обеспечивает детализированную информацию о расположении и классификации различных объектов на изображении. Она широко используется во многих приложениях, таких как автономные автомобили, медицинская диагностика, анализ снимков спутников и т.д. В результате семантической сегментации каждый пиксель принимает участие в образовании объектов на изображении.
https://habr.com/ru/articles/723646/
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_44: Что такое Семантическая сегментация?
Semantic segmentation (семантическая сегментация) - это задача компьютерного зрения, в которой каждый пиксель на изображении классифицируется и присваивается одной или более семантическим категориям или объектам. В отличие от обычной сегментации, где каждый пиксель относится к одному классу, семантическая сегментация обеспечивает детализированную информацию о расположении и классификации различных объектов на изображении. Она широко используется во многих приложениях, таких как автономные автомобили, медицинская диагностика, анализ снимков спутников и т.д. В результате семантической сегментации каждый пиксель принимает участие в образовании объектов на изображении.
https://habr.com/ru/articles/723646/
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_45
🔠Вопрос_45: Что такое Procedure aware pretraining?
Procedure aware pretraining (Процедура-ориентированное предварительное обучение) - это метод обучения модели генерации текста, который учитывает структуру и порядок действий в текстах вопросов-ответов. Вместо простого предсказания следующего слова или фразы, модель предварительно обучается с учетом шагов, процедур или алгоритмов, которые обычно присутствуют в задачах, связанных с обработкой естественного языка.
Это позволяет модели лучше понимать возможные шаги для ответа на вопросы и более последовательно генерировать ответы. При использовании принципа "Процедура-ориентированное предварительное обучение" модель получает более структурированный и информативный результат.
https://arxiv.org/pdf/2303.18230.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_45: Что такое Procedure aware pretraining?
Procedure aware pretraining (Процедура-ориентированное предварительное обучение) - это метод обучения модели генерации текста, который учитывает структуру и порядок действий в текстах вопросов-ответов. Вместо простого предсказания следующего слова или фразы, модель предварительно обучается с учетом шагов, процедур или алгоритмов, которые обычно присутствуют в задачах, связанных с обработкой естественного языка.
Это позволяет модели лучше понимать возможные шаги для ответа на вопросы и более последовательно генерировать ответы. При использовании принципа "Процедура-ориентированное предварительное обучение" модель получает более структурированный и информативный результат.
https://arxiv.org/pdf/2303.18230.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score