🤔 Какой метод увеличивает размерность данных для улучшения модели?
Anonymous Quiz
36%
T-SNE
20%
PCA
15%
Random Forest
29%
LDA
💊6
🤔 Какой метод используется для обучения с подкреплением?
Anonymous Quiz
72%
Q-Learning
10%
Random Forest
6%
Gradient Descent
11%
Principal Component Analysis
🤔 Что такое бэкпропагейшен (Backpropagation)?
Это алгоритм обновления весов в нейросети путем распространения ошибки от выхода к входу:
1. Прямой проход – данные проходят через сеть, вычисляя предсказания.
2. Вычисление ошибки – разница между предсказанием и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки – градиенты ошибки передаются назад через слои с помощью правила цепочки (chain rule).
4. Обновление весов – веса корректируются методом градиентного спуска.
Бэкпропагейшен – ключевой алгоритм, позволяющий обучать глубокие нейронные сети.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Это алгоритм обновления весов в нейросети путем распространения ошибки от выхода к входу:
1. Прямой проход – данные проходят через сеть, вычисляя предсказания.
2. Вычисление ошибки – разница между предсказанием и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки – градиенты ошибки передаются назад через слои с помощью правила цепочки (chain rule).
4. Обновление весов – веса корректируются методом градиентного спуска.
Бэкпропагейшен – ключевой алгоритм, позволяющий обучать глубокие нейронные сети.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
👍2
🤔 Какая метрика оценивает дисперсию между кластерами?
Anonymous Quiz
18%
F1-score
76%
Silhouette Score
4%
Precision
2%
Recall
🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов?
Anonymous Quiz
9%
Линейная регрессия
83%
ARIMA
6%
Случайный лес
2%
K-means
🤔1
🤔 Какие есть детекторы и архитектуры в CV?
Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какой метод уменьшения размерности использует разложения матриц?
Anonymous Quiz
51%
PCA
25%
PCA
19%
NMF
5%
T-SNE
💊16
🤔 Какая техника в Data Science используется для преобразования категориальных переменных в формат, пригодный для машинного обучения?
Anonymous Quiz
10%
Нормализация
2%
Логарифмирование
87%
One-hot encoding
2%
Масштабирование
🤔 Какие есть усовершенствования бинарной кросс-энтропии?
Бинарную кросс-энтропию можно улучшать в зависимости от задачи:
- С взвешиванием классов — если классы несбалансированы.
- Focal Loss — фокусируется на трудных примерах, уменьшая вклад лёгких.
- Label smoothing — снижает переуверенность модели, заменяя метки вроде 1/0 на 0.9/0.1.
- Dice Loss / Jaccard Loss — используются в задачах сегментации, где важна форма, а не только точность пикселя.
- Combo Loss — сочетание BCE с другими функциями (например, с Dice), чтобы уравновесить разные аспекты задачи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Бинарную кросс-энтропию можно улучшать в зависимости от задачи:
- С взвешиванием классов — если классы несбалансированы.
- Focal Loss — фокусируется на трудных примерах, уменьшая вклад лёгких.
- Label smoothing — снижает переуверенность модели, заменяя метки вроде 1/0 на 0.9/0.1.
- Dice Loss / Jaccard Loss — используются в задачах сегментации, где важна форма, а не только точность пикселя.
- Combo Loss — сочетание BCE с другими функциями (например, с Dice), чтобы уравновесить разные аспекты задачи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какой метод используется для выявления выбросов в данных?
Anonymous Quiz
30%
PCA
8%
Random Forest
52%
Isolation Forest
10%
Linear Regression
🤔 Какой метод используется для прогнозирования временных рядов с использованием нейронных сетей и рекуррентных архитектур?
Anonymous Quiz
78%
Long Short-Term Memory (LSTM)
17%
Support Vector Machines (SVM)
4%
Gradient Boosting
1%
K-means Clustering
🤔 Какие переменные (типы данных) можно использовать в качестве ключей?
Хэшируемые типы данных, такие как числа, строки, кортежи с неизменяемыми элементами. Это важно, если требуется быстро сопоставить значения в структуре данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Хэшируемые типы данных, такие как числа, строки, кортежи с неизменяемыми элементами. Это важно, если требуется быстро сопоставить значения в структуре данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
💊1
🤔 Какой метод машинного обучения используется для повышения точности путем объединения нескольких слабых моделей?
Anonymous Quiz
7%
K-ближайших соседей
1%
Линейная регрессия
90%
Градиентный бустинг
2%
Логистическая регрессия
💊1
🤔 Какой метод использует ансамблирование для улучшения точности моделей?
Anonymous Quiz
10%
PCA
84%
Bagging
6%
K-means
1%
Линейная регрессия
🤔 Как представить модель LTV для бизнеса?
Модель LTV для бизнеса следует представить как инструмент для прогнозирования доходов от клиентов на протяжении их жизненного цикла, что позволяет планировать стратегии удержания, маркетинговые усилия и бюджеты. Важно объяснить, как модель использует данные для определения ключевых показателей, таких как частота покупок, средний чек и продолжительность взаимодействия. Модель должна быть легко интерпретируемой для принятия управленческих решений. Основное внимание должно быть уделено практичес
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
🤔 Какой алгоритм используется для уменьшения дисперсии ансамбля моделей?
Anonymous Quiz
40%
Stochastic Gradient Descent
50%
Random Forest
4%
K-means Clustering
6%
Support Vector Machine
🤔 Какой метод уменьшения размерности использует разложения матриц для выделения главных компонент?
Anonymous Quiz
80%
PCA
9%
LDA
3%
NMF
8%
T-SNE
🤔 Что знаешь про early stopping?
Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
👍2
🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь путем адаптивного изменения скорости обучения?
Anonymous Quiz
15%
Градиентный спуск
20%
Стохастический градиентный спуск
14%
RMSProp
50%
Адам
💊3
🤔Что такое out-of-bag (OOB) оценка в случайном лесе?
Anonymous Quiz
8%
Метод нормализации данных
73%
Внутренний метод проверки модели
7%
Алгоритм кластеризации
12%
Способ уменьшения размерности