2. Однако тьюнинг только Batch Norm может быть недостаточен без оптимизации других частей модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
19%
Градиентный спуск
18%
RMSProp
14%
Метод Ньютона
49%
Адам
Anonymous Quiz
84%
Dropout
3%
K-means
9%
PCA
4%
Линейная регрессия
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Anonymous Quiz
27%
Метод последовательного исключения признаков
54%
Метод рекурсивного исключения признаковМетод главных компонент (PCA)
19%
Random Forest Importance
💊6🤔1
Anonymous Quiz
6%
Сверточные нейронные сети
34%
RNN (Рекуррентные нейронные сети)
58%
Трансформеры
2%
Скрытые марковские модели
💊1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3💊1
Anonymous Quiz
5%
Gradient Descent
12%
AdaGrad
76%
Momentum
7%
RMSProp
Anonymous Quiz
19%
RandomUnderSampler
54%
SMOTE
22%
CrossValidation
5%
PCA
💊1
Используются модели multi-output, которые обучаются на несколько целевых переменных, например, через отдельные выходные слои в нейросети.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
5%
KNN
87%
PCA
5%
SVM
3%
LDA
Anonymous Quiz
85%
One-hot encoding
7%
PCA
3%
T-SNE
5%
LDA
1. Precision@K и Recall@K для точности и полноты рекомендаций.
2. NDCG для оценки релевантности на основе позиций элементов.
3. Coverage — доля уникальных рекомендованных элементов.
4. Оценка на основе A/B-тестов или пользовательских метрик, таких как удержание.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
1%
Линейная регрессия
94%
K-ближайших соседей
1%
Логистическая регрессия
4%
Наивный байесовский классификатор
Forwarded from easyoffer
🎉 easyoffer 2.0 — релиз уже в этом месяце!
Вас ждут новые фичи, о которых мы ранее даже не упоминали. Они сделают путь к офферам ещё быстрее и эффективнее. Расскажу о них чуть позже 👀
В честь запуска мы готовим ограниченную акцию:
Первые 500 покупателей получат:
🚀 PRO тариф на 1 год с 50% скидкой
Что нужно сделать:
🔔 Подпишитесь на этот Telegram-канал, чтобы первыми узнать о старте релиза. Сообщение появится в нем раньше, чем где-либо еще — вы успеете попасть в число первых 500 и получить максимальную выгоду. 🎁 А еще только для подписчиков канала ценный бонус в подарок к PRO тарифу.
📅 Официальный запуск — уже совсем скоро.
Следите за новостями и не пропустите старт!
Вас ждут новые фичи, о которых мы ранее даже не упоминали. Они сделают путь к офферам ещё быстрее и эффективнее. Расскажу о них чуть позже 👀
В честь запуска мы готовим ограниченную акцию:
Первые 500 покупателей получат:
🚀 PRO тариф на 1 год с 50% скидкой
Что нужно сделать:
🔔 Подпишитесь на этот Telegram-канал, чтобы первыми узнать о старте релиза. Сообщение появится в нем раньше, чем где-либо еще — вы успеете попасть в число первых 500 и получить максимальную выгоду. 🎁 А еще только для подписчиков канала ценный бонус в подарок к PRO тарифу.
📅 Официальный запуск — уже совсем скоро.
Следите за новостями и не пропустите старт!
Anonymous Quiz
69%
Elastic Net Regularization
14%
Dropout
7%
AdaBoost
11%
Bagging
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
44%
PCA
28%
PCA
20%
LDA
8%
NMF
💊22🤔10
Anonymous Quiz
3%
Обучение с учителем
4%
Обучение без учителя
3%
Обучение с подкреплением
90%
Обучение с опросом
💊6
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM