❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162

🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_1)

✔️Ответ: "Variance Inflation Factor" (VIF) относится к статистическому показателю, используемому для измерения степени мультиколлинеарности в модели линейной регрессии. Мультиколлинеарность происходит, когда две или более независимые переменные в модели сильно коррелируют друг с другом, что может исказить результаты регрессии.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation

😎Ребят всем кому интересно, повысить свою квалификацию по облакам. В первую очередь будет интересно DevOps. Экзамен бесплатный 50 вопросов.

👉https://forms.yandex.ru/cloud/654b815543f74f10618809e2?utm_source=share2&utm_content=success
Регистрация на пилотный экзамен — Yandex Forms

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162

🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_2)

✔️Ответ: VIF равен 1, когда вектор предиктора ортогонален каждому столбцу матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты. В противном случае, если вектор предиктора не ортогонален всем столбцам матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты, VIF будет больше 1.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162

🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_3)

Интерпретация VIF следующая: если VIF предиктора равен 5.27 (корень из 5.27 = 2.3), это означает, что стандартная ошибка для коэффициента этого предиктора в 2.3 раза больше, чем если этот предиктор имел бы корреляцию 0 с другими предикторами в модели. VIF измеряет количество завышенных дисперсий, вызванных мультиколлинеарностью.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162

🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_4)

В качестве аналога VIF можно рассмотреть "Tolerance Index" (TI), который также используется для измерения степени мультиколлинеарности в модели. TI также представляет собой отношение дисперсии оценок параметра к дисперсии модели.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163

🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_1)

РСА не всегда спасает от проклятия размерности, однако существует несколько продвинутых алгоритмов для решения данной проблемы:

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Этот алгоритм позволяет визуализировать данные высокой размерности в двух или трех измерениях, сохраняя при этом их локальную и глобальную структуру. Он основан на вероятностной модели, которая пытается сохранить близость между объектами в исходном пространстве и их представлением в пространстве меньшей размерности.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163

🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_2)

LLE (Locally Linear Embedding): LLE ищет линейные зависимости между соседними точками данных и пытается сохранить эти зависимости при снижении размерности. Алгоритм строит локальные линейные модели для каждой точки данных и затем находит низкоразмерное представление, которое наилучшим образом воспроизводит эти локальные модели.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163

🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_3)

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): UMAP является относительно новым алгоритмом снижения размерности, который сочетает в себе методы локальной связности и глобальной структуры данных. Он строит граф связности между точками данных и затем находит низкоразмерное представление, которое сохраняет геометрическую структуру данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164

🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_1)

✔️Ответ: AdamW вводит дополнительное слагаемое в обновление параметров модели для уменьшения влияния больших значений параметров. Это помогает справиться с проблемой увеличения значений параметров во время обучения нейронных сетей, что может приводить к переобучению. Дополнительное слагаемое регуляризует обновление параметров и способствует лучшей обобщающей способности модели;

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164

🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_2)

Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation) является вариацией алгоритма Adam с коррекцией Nesterov Momentum. Она использует модификацию алгоритма Momentum для вычисления градиентов в моменты времени, отличные от текущего;

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164

🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_3)

AMSGrad (Adaptive Moment Estimation with Variance Correction) вводит исправление для оценки второго момента градиентов. Оно предотвращает возможное увеличение оценки второго момента в сравнении с алгоритмом RMSprop;

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164

🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_4)

AdaBelief использует адаптивные скорректированные оценки моментов и вводит дополнительные гиперпараметры для контроля скорости обучения и сглаживания оценок моментов;

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad

ElevenLabs больше не король — вышла нейронка HierSpeech++, которая может клонировать голос, при этом — бесплатно.

В поле «промт» загружаем референс голоса, а в Input Text пишем, что хотим озвучить. Минус пока один — работает только с английским, но разрабы обещают скоро выпустить мультиязыковую модель.

Можно затестить на Hugging Face или загрузить локально с GitHub.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164

🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_5)

RAdam (Rectified Adam) вводит коррекцию для оценки первого момента градиентов, чтобы устранить проблему смещения оценки первого момента на начальных итерациях обучения. RAdam также включает в себя масштабирование скорости обучения на начальных итерациях для стабилизации процесса обучения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad

👍Собес на Изи в DS №9.

👉https://www.youtube.com/watch?v=8p79RYV3QLc
😎Что такое преобразование Бокса-Кокса, код, теория.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

Вот такой вот кейс выдали: https://www.popsci.com/technology/ai-reads-audiobooks/. ИИ все больше захватывает рынок услуг, и теперь очередь добралась и до книгочеев. Чтож... какие тенденции мы видим сейчас:

1/ Синтетические голоса могут транслировать старые тексты на платформах, таких как Spotify;

2/ Проект Gutenberg сотрудничает с исследователями для создания 5000 аудиокниг с искусственным интеллектом, включая классические произведения литературы;

3/ Нейронный алгоритм преобразования текста в речь обучается на миллионах примеров человеческой речи и имитирует ее;

4/ Алгоритм может генерировать разные голоса с разными акцентами и создавать пользовательские голоса за пять секунд;

5/ Он может улавливать интонации и изменения, которые люди добавляют при чтении слов;

6/ Большие языковые модели принимают текст и заполняют пробелы, а нейронные алгоритмы преобразования текста в речь принимают текст и создают звуки, соответствующие тексту;

7/ Следующие шаги заключаются в улучшении качества и расширении коллекции аудиокниг до всех 60 000 в Project Gutenberg.