❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_168

🔠 Что такоe CVP анализ как инструмент принятия управленческих решений ? (Часть_2)

CVP анализ предоставляет следующую информацию:

1. Пределы безубыточности (Break-even point): Это объем продаж, при котором общая прибыль равна нулю. Этот показатель позволяет определить минимальный объем продаж, необходимый для покрытия всех затрат.

2. Рентабельность при различных объемах продаж: CVP анализ позволяет оценить влияние изменений в объеме продаж на прибыль организации. Он позволяет установить, какой объем продаж необходим для достижения желаемой прибыли.)

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

#CVP #CostVolumeProfit #ManagementDecisions #FinancialAnalysis #BreakEvenPoint #Profitability

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_168

🔠 Что такоe CVP анализ как инструмент принятия управленческих решений ? (Часть_3)

CVP анализ предоставляет следующую информацию:

3. Чувствительность к изменениям: CVP анализ также позволяет оценить чувствительность прибыли к изменениям в ценах, объемах продаж, переменных затратах и фиксированных затратах. Это помогает руководству принимать обоснованные решения о ценообразовании, управлении затратами и планировании производства.

4. Уровень безубыточности: CVP анализ может использоваться для определения необходимого уровня безубыточности, то есть объема продаж, необходимого для достижения заданного уровня прибыли.

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

#CVP #CostVolumeProfit #ManagementDecisions #FinancialAnalysis #BreakEvenPoint #Profitability

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_1)

TorchText - это библиотека, предоставляющая удобные инструменты для обработки текстовых данных при использовании фреймворка PyTorch. Она предназначена для упрощения и стандартизации процесса загрузки, предобработки и обработки текстовых данных в задачах машинного обучения и обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

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

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_2)

1. Fields (Поля): Fields определяют, каким образом данные текста будут обрабатываться и представляться. Они определяют тип данных, предобработку текста (токенизацию, преобразование регистра, удаление стоп-слов и т. д.) и другие преобразования, необходимые для представления текста в виде числовых тензоров.

2. Datasets (Наборы данных): TorchText предоставляет классы для загрузки и предобработки текстовых данных. Он позволяет загружать данные из различных форматов, таких как CSV, TSV, JSON и других, а также предоставляет удобный интерфейс для работы с данными.

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

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_3)

3. Iterators (Итераторы): TorchText предоставляет итераторы для эффективного итерирования по данным во время обучения модели. Итераторы позволяют автоматически выполнять пакетирование данных, применять сортировку по длине последовательностей (для работы с паддингом), а также предоставляют другие возможности для управления итерациями по данным.

4. Vocabulary (Словарь): TorchText позволяет автоматически строить словарь (vocabulary) на основе текстовых данных. Словарь содержит уникальные токены, найденные в данных, и их соответствующие числовые индексы. Он используется для преобразования текста в числовые представления, такие как индексы слов.

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

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_4)

5. Pretrained word embeddings (Предобученные эмбеддинги слов): TorchText предоставляет интеграцию с предобученными эмбеддингами слов, такими как GloVe или Word2Vec. Они могут быть автоматически загружены и использованы для инициализации эмбеддингов слов в моделях.

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

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_170

🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)

Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.

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

#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_1)

Модельное ансамблирование (Model Ensembling) — это метод машинного обучения, при котором комбинируются прогнозы нескольких моделей, чтобы получить более точное предсказание. Вместо использования отдельной модели, ансамбль моделей использует множество моделей, которые работают вместе для решения задачи.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

https://mobile-review.com/all/articles/analytics/uvolnenie-v-amerikanskom-it-pervyj-kvartal-2023-goda-lozungi-prikryvayushhie-nagotu-industrii/ - вся боль и проблемы американского IT рынка в одной статье, очень емко и по делу.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_2)

Процесс модельного ансамблирования может быть выполнен различными способами. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:

1. Усреднение (Averaging): В этом случае прогнозы нескольких моделей усредняются для получения окончательного предсказания. Например, в задачах регрессии прогнозы моделей могут быть просто усреднены, а в задачах классификации можно использовать голосование большинства для определения окончательного предсказания.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_3)

2. Взвешенное усреднение (Weighted Averaging): Здесь каждой модели присваивается определенный вес, и их прогнозы усредняются с использованием этих весов. Веса могут быть определены на основе точности каждой модели на валидационном наборе данных или других критериев.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_4)

3. Бэггинг (Bagging): Бэггинг представляет собой метод, при котором обучающий набор данных разбивается на несколько случайных поднаборов, и на каждом из них обучается отдельная модель. Затем прогнозы моделей усредняются, как в методе усреднения.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_5)

4. Бустинг (Boosting): Бустинг также использует несколько моделей, но строит их последовательно, каждая следующая модель исправляет ошибки предыдущей. Таким образом, каждая модель фокусируется на ошибках, допущенных предыдущими моделями, что приводит к улучшению точности предсказаний.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172

Per-sample gradients (градиенты по каждому примеру) — это концепция в глубоком обучении, связанная с вычислением градиентов модели для каждого отдельного обучающего примера в мини-пакете данных. В обычных методах градиентного спуска градиенты вычисляются на основе суммы градиентов по всем обучающим примерам в мини-пакете. Однако, при использовании per-sample gradients, каждый обучающий пример имеет свой собственный градиент, который используется для обновления параметров модели.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_2)

Вычисление per-sample gradients позволяет модели учиться на более индивидуальных свойствах каждого обучающего примера. Это может быть особенно полезно, когда обучающий набор содержит разнообразные примеры или когда некоторые примеры сложнее для модели, чем другие. При использовании per-sample gradients модель может более точно адаптироваться к особенностям каждого примера, улучшая обобщающую способность модели и повышая ее производительность на новых данных.

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

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_3)

Однако использование per-sample gradients также может быть более вычислительно затратным, поскольку требуется вычислять градиенты для каждого обучающего примера отдельно. Поэтому этот подход может быть оправдан, если есть достаточные ресурсы для вычислений и если преимущества в точности модели перевешивают дополнительные затраты.

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

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_173

Transfer Learning for Computer Vision (перенос обучения для компьютерного зрения) — это метод в глубоком обучении, который позволяет использовать предварительно обученные модели глубокого обучения для решения новых задач компьютерного зрения.

Вместо того чтобы обучать модель с нуля на большом наборе данных, используемом для предварительного обучения, при переносе обучения модель, уже обученная на задаче с большим набором данных, адаптируется и дообучается на новой задаче с помощью относительно небольшого количества данных.

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

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174

Процесс переноса обучения для компьютерного зрения обычно включает несколько шагов:

Предварительно обученная модель: Выбирается предварительно обученная модель на большом наборе данных, таком как ImageNet, который содержит миллионы изображений и классов. Эти модели обычно обучены извлекать высокоуровневые признаки из изображений.

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

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning