📊 Шпаргалка для машинного обучения: 10 алгоритмов и их временная сложность — всегда под рукой.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🚕 Как лог-трансформация спасла модель

Наш подписчик поделился лайфхаком, который снизил ошибку модели на 20% всего одной строкой кода.

В задаче регрессии (например, предсказание стоимости поездок Uber) оказалось, что таргет (fare) сильно скошен вправо: много маленьких значений + редкие, но вполне реальные высокие цены.

❌ Модели сложно учиться: редкие большие значения «тянут» распределение и портят общую картину.

➖ Простое решение — применить log1p к целевой переменной:
— большие значения сжимаются;
— малые почти не меняются;
— распределение становится ближе к нормальному;
— влияние «хвоста» снижается.

Схема:

y → log1p → модель → предсказания (log scale) → expm1 → предсказания (ориг. масштаб)

💡 Результат: MAE снизился на 20%.

Не магия, а классика — но про этот приём часто забывают. Если таргет имеет длинный правый хвост → лог-трансформация может резко улучшить качество.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#междусобойчик

👆 Хочешь стать AI-инженером? Этот репозиторий — настоящая находка

Он уже собрал 60K⭐️ на GitHub и не зря: учит строить и тренировать LLM с нуля. Никакой воды — только практические навыки, которые нужны каждому будущему AI-инженеру.

Что в репозитории:
— Как LLM на самом деле работают
— Основы работы с текстовыми данными
— Реализация attention и GPT с нуля
— Предобучение на неразмеченных данных
— Финетюнинг для классификации и инструкций
— Основы CUDA и PyTorch, пошаговые видео, куча практики.

Для новичков и тех, кто хочет поднять уровень — этот репозиторий реально меняет правила игры.

📌 Репозиторий на GitHub

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст