🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
👉 Как интегрировать несупервизорные или self-supervised сигналы в потоковой обработке данных, если метки приходят с задержкой или доступны частично
В таких условиях модель не должна простаивать, пока ждёт разметку — можно использовать несколько стратегий:
✅ Self-supervised задачи — для текста (маскированное предсказание токенов) или изображений (контрастивное обучение) модель может подстраиваться к новым распределениям данных без явных меток, постепенно улучшая представления.
✅ Буферизация с дообучением — хранить необмеченные данные, частично дообучать модель на self-supervised или старых размеченных данных, а после получения меток выполнять полное обновление.
✅ Инкрементальное кластеризование — алгоритмы вроде online k-means или потоковых версий DBSCAN позволяют отслеживать появление новых кластеров (концепт-дрифт) и адаптировать модель ещё до появления меток.
Библиотека собеса по Data Science
В таких условиях модель не должна простаивать, пока ждёт разметку — можно использовать несколько стратегий:
Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Когда распределение входных данных или целевой переменной меняется со временем, модель начинает деградировать. Чтобы минимизировать ущерб:
Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2