Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
4.33K subscribers
416 photos
10 videos
1 file
380 links
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197
Download Telegram
😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет

Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.

🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой

Решение за вами.

👉 Купить курс по старой цене
➡️ Как batch normalization и dropout связаны с предположением о независимых и одинаково распределённых (i.i.d.) данных

Batch normalization рассчитывает среднее и дисперсию по мини-батчу, предполагая, что данные в нём отражают общее распределение. Если данные в батче не являются i.i.d. (например, временные зависимости или перекос по классам), то оценки могут быть неточными.

Dropout случайно отключает нейроны, предполагая независимость примеров между собой. При сильной корреляции в данных dropout может всё ещё помогать как регуляризация, но эффективность зависит от характера зависимости между примерами.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM