Какие ограничения можно добавить в функцию стоимости на практике

В реальных задачах можно учитывать различные ограничения:

▪️ Физические ограничения — например, в моделях физических процессов можно добавить штраф за нарушение законов сохранения энергии или массы.
▪️ Ресурсные ограничения — в рекомендательных системах можно ограничивать бюджет рекомендаций или обеспечивать справедливость, штрафуя за отклонения от заданных метрик.
▪️ Чувствительность к риску — в финансовых моделях можно добавить штраф за высокие риски, например, используя Value at Risk (VaR) или Conditional Value at Risk (CVaR).

Библиотека собеса по Data Science

удалил(-а) Вас из группы

Как обеспечить устойчивость модели при появлении новых неизвестных признаков

▪️ Мониторинг данных — отслеживайте распределение признаков в продакшене, чтобы выявлять новые категории или признаки. Автоматические проверки помогут зафиксировать изменения.

▪️ Регулярное переобучение — настройте процесс периодического обновления модели, если новые признаки становятся значимой частью данных.

▪️ Эмбеддинги и хеширование — используйте методы, которые позволяют корректно обрабатывать ранее неизвестные категории.

▪️ Резервные представления — для неизвестных признаков можно использовать «unknown embedding» или специальный индекс, пока модель не будет обновлена.

Библиотека задач по Data Science

Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One

🔹 One-vs-Rest (OVR):
— Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных.
— Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания.
— Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.

🔹 One-vs-One (OVO):
— Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение.
— Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления.
— При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.

⚡ Итог:
При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.

Библиотека собеса по Data Science

Какие компромиссы при выборе более сложной модели для маленького, но чистого датасета, versus более простой модели для большого, но шумного датасета

▪️ Сложная модель на маленьком, но качественном датасете:
— Может лучше обобщать, если шум минимален, потому что на таком датасете модель фокусируется на сильных, стабильных паттернах.
— Однако, сложные модели могут переобучаться при недостаточном объеме данных, особенно если выборка не отражает всю разнообразие распределения данных.

▪️ Простая модель на большом, шумном датасете:
— Простая модель может быть более устойчивой к выбросам и случайному шуму, если данных достаточно, чтобы сгладить несоответствия.
— Если шум не слишком велик, то большой датасет может позволить модели выявить общие тенденции, несмотря на неточности.

▪️ Подводные камни и крайние случаи:
— Несоответствие между емкостью модели и размером данных: сложная модель может запомнить маленькие подмножества данных, не научившись обобщать.

— Чрезмерное упрощение при сильном шуме: если датасет слишком шумный и при этом используется простая модель, можно недообучиться, упустив важные детали.

— Сдвиги в распределении данных: сложная модель может случайно выучить артефакты, которые встречаются только в маленькой выборке, в то время как простая модель на большом датасете может схватывать более обобщенные особенности.

Библиотека собеса по Data Science

Как взаимодействует feature engineering с интерпретируемостью модели

Feature engineering (инженерия признаков) позволяет преобразовывать необработанные данные в признаки, которые лучше отражают знания предметной области.

▪️ Это может повысить точность модели, но также может снизить интерпретируемость, особенно если используются нелинейные преобразования или сложные комбинации исходных признаков.

▪️ Тем не менее, интерпретируемая инженерия признаков, основанная на экспертных знаниях, может упростить понимание того, почему модель принимает те или иные решения. Например, использование понятных категорий вроде «возрастная группа» вместо точного возраста может помочь заинтересованным сторонам лучше понять поведение модели.

🔑 Важно:
Документировать, как и почему создавался каждый признак. Это делает поведение модели более прозрачным и укрепляет доверие к её прогнозам.

Библиотека собеса по Data Science

🔍 Как скрытые состояния в HMM отличаются от скрытых представлений в RNN и как это влияет на интерпретируемость

🧠 Скрытые марковские модели (HMM):
В HMM скрытые состояния — это дискретные латентные переменные с четким вероятностным значением. Каждое состояние соответствует конкретному режиму или явлению (например, «дождливо» или «солнечно» в модели погоды), что способствует интерпретируемости. Переходы между состояниями описываются матрицей вероятностей.

🤖 Рекуррентные нейронные сети (RNN):
В отличие от HMM, скрытые состояния в RNN — это непрерывные векторы, которые обучаются автоматически с помощью градиентного спуска. Они могут кодировать сложные аспекты истории последовательности, но не всегда легко интерпретируемы. Каждый элемент скрытого состояния может быть связан с более сложными зависимостями, которые сложно трактовать в явной форме.

💡 Главная проблема:
При попытке трактовать скрытые состояния в RNN как дискретные состояния в HMM можно столкнуться с ошибками. Непрерывные скрытые представления могут не иметь четких «меток», что затрудняет их интерпретацию и объяснение. Важно учитывать, что RNN может захватывать более сложные, но менее интерпретируемые зависимости.

⚠️ Как избежать ошибок:
Не стоит пытаться трактовать скрытые состояния RNN как дискретные. Лучше использовать методы интерпретации, такие как визуализация внимания, чтобы понять, как скрытые состояния влияют на выход модели.

Библиотека собеса по Data Science

🧠 Градиентный спуск: когда сходимость гарантирована, а когда — нет

В линейной регрессии с функцией потерь в виде среднеквадратичной ошибки (MSE) задача выпуклая — это значит, что существует единственный глобальный минимум, и градиентный спуск (если не мешают численные ошибки) гарантированно к нему сойдётся.

🔁 Если расширить линейную регрессию, применяя нелинейные преобразования (например, полиномиальные признаки), или перейти к глубоким нейросетям, ситуация меняется: поверхность функции потерь становится невыпуклой, появляются локальные минимумы и седловые точки.

📉 В таких случаях градиентный спуск может:
▪️ сойтись к локальному минимуму
▪️ застрять на плато (участке с малыми градиентами)
▪️ не достичь глобального оптимума

💡 Что помогает:
▪️ оптимизаторы с моментумом (например, Adam, RMSProp)
▪️ адаптивное изменение learning rate
▪️ периодический «рестарт» обучения

⚠️ Подводный камень:

Можно ошибочно считать, что градиентный спуск всегда работает, как в линейной регрессии. Но в невыпуклых задачах сходимость к глобальному минимуму не гарантируется.

Библиотека собеса по Data Science

🤔 Почему обратимая матрица сохраняет объем в пространстве

🔹 Если рассматривать матрицу с геометрической точки зрения, она выполняет преобразование векторов в n-мерном пространстве. Когда матрица обратима, это означает, что преобразование является биективным, то есть оно не «сжимает» пространство в подпространство меньшей размерности.

🔹 Говоря проще, обратимая матрица сохраняет объем (хотя и может вращать или искажать его), но не уменьшает количество измерений.

🔹 Если ранг матрицы уменьшается, преобразование отображает векторы в пространство меньшей размерности, что означает потерю информации. В геометрии это проявляется в том, что объем пространства «сплющивается» или искажается до нулевого объема, что и приводит к нулевому детерминанту.

Библиотека собеса по Data Science

📌 Почему «логистическая регрессия» — это всё ещё регрессия, а не классификация

На первый взгляд, логистическая регрессия решает задачу классификации — ведь результатом часто становится 0 или 1. Но суть метода — в другом.

🔹 Что происходит на самом деле:

Модель вычисляет линейную комбинацию признаков, а затем пропускает её через сигмоиду — так получается число от 0 до 1, которое интерпретируется как вероятность принадлежности к положительному классу.

🔹 Почему это регрессия:

Потому что модель всё равно оптимизирует непрерывную функцию — отрицательное логарифмическое правдоподобие (log-loss), а не просто учится выбирать класс. Это приближает её к регрессионным методам: мы не просто «присваиваем» метку, а подгоняем параметры, как в классической регрессии.

🔹 А что насчёт классификации:

Классификацию мы получаем постфактум — когда применяем порог (обычно 0.5) к предсказанной вероятности.

⚠️ Главное — не путать внешний вид (0 или 1) с внутренней механикой. Логистическая регрессия — это регрессия, просто на логарифме вероятностей.

Библиотека собеса по Data Science