Data Science | Тесты

Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

498 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая метрика наиболее подходит для оценки качества кластеризации, если известны истинные кластерные метки?

Anonymous Quiz

Calinski-Harabasz Index

129 voters481 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для оценки качества моделей классификации?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

👍1

145 voters478 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какие известны рекомендательные модели?

Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, и Hybrid модели. Выбор зависит от задачи и данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

486 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации часто используется для обучения больших нейронных сетей?

Anonymous Quiz

👍1

168 voters497 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм оптимизации используется в методе Adam?

Anonymous Quiz

28%

SGD (Stochastic Gradient Descent)

💊7🔥1

155 voters473 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Почему в картинках используют Standard Scaling вместо MinMax Scaling?

Standard Scaling (z-score normalization) чаще используется для обработки изображений, поскольку:
1. Он центрирует данные вокруг нуля и масштабирует их на основе стандартного отклонения, что улучшает производительность моделей, чувствительных к масштабам.
2. MinMax Scaling, преобразующий значения в диапазон [0, 1], может терять информацию о дисперсии пикселей.
3. Standard Scaling более устойчив к изменению контрастности и яркости изображений.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

503 views16:01

Data Science | Тесты

🤔Что такое out-of-bag (OOB) оценка в случайном лесе?

Anonymous Quiz

13%

Метод нормализации данных

59%

Внутренний метод проверки модели

Алгоритм кластеризации

19%

Способ уменьшения размерности

149 voters509 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности данных основан на максимизации информации между признаками и классами?

Anonymous Quiz

116 voters496 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 При свёртке картинки HxW матрицей 3x3, что получится в итоге?

Результирующий размер изображения будет (H−2)×(W−2)(H-2) \times (W-2), если не использовать дополнение, так как свёртка "обрезает" края.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

513 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для создания линейных разделяющих гиперплоскостей?

Anonymous Quiz

15%

Линейная регрессия

74%

Метод опорных векторов (SVM)

Логистическая регрессия

K-means

161 voters501 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм является примером обучения с учителем?

Anonymous Quiz

K-means clustering

Principal component analysis (PCA)

80%

Linear regression

Apriori algorithm

162 voters481 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое Fitch Engineering?

Это подход, применяемый в инженерных решениях для системной оптимизации процессов. Он связан с выбором оптимальных стратегий проектирования, особенно в контексте архитектуры программных систем или машинного обучения. В ML используется для разработки масштабируемых и эффективных решений.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

495 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод улучшает обобщение, объединяя предсказания нескольких моделей?

Anonymous Quiz