🤔 Как обучается модель?

Процесс обучения модели машинного обучения включает:
1. Предобработку данных – нормализация, удаление выбросов, кодирование категориальных признаков.
2. Выбор модели – линейная регрессия, дерево решений, нейросети и т. д.
3. Разделение данных – обучение (train), валидация (validation), тестирование (test).
4. Оптимизация параметров – подбор коэффициентов с помощью градиентного спуска или других методов.
5. Оценка качества – использование метрик (MSE, Accuracy, ROC-AUC).
Модель обучается за счет минимизации функции потерь и корректировки параметров.

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

🤔 Как работает градиентный бустинг регрессор?

Это ансамблевый метод, который комбинирует множество слабых моделей (обычно деревьев решений) для улучшения качества предсказаний:
1. Первая модель предсказывает исходные данные, а остатки ошибок передаются следующей.
2. Каждое новое дерево обучается на ошибках предыдущих, уменьшая отклонения.
3. Градиентный спуск минимизирует ошибку, выбирая оптимальные веса.
4. Итоговое предсказание – это взвешенная сумма предсказаний всех деревьев.
Градиентный бустинг хорошо работает с нелинейными зависимостями и устойчив к выбросам.

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

🤔 В чем преимущество медианы над средним?

Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее (mean):
- Среднее (Mean) – учитывает все значения, поэтому искажается выбросами.
- Медиана (Median) – просто находит центральное значение в упорядоченном ряду, игнорируя крайние выбросы.
Медиана особенно полезна при распределении доходов, цен, длительностей и других данных с выбросами.

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

🤔 Что такое градиентный спуск?

Это оптимизационный алгоритм, минимизирующий функцию потерь путем движения в сторону наибольшего уменьшения ошибки:
1. Инициализация случайными параметрами.
2. Вычисление градиента функции потерь по параметрам модели.
3. Обновление параметров модели в направлении, противоположном градиенту (шаг вниз по наклону).
4. Повторение процесса до сходимости или достижения минимальной ошибки.
Градиентный спуск бывает обычный (Batch), стохастический (SGD) и мини-батч.

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

🤔 Какие значения может давать предсказание модели?

- Классификация – дискретные категории (0/1, "Кошка" или "Собака").
- Регрессия – непрерывные числа (цены, температуры).
- Вероятности – от 0 до 1, если модель использует Softmax или Sigmoid.
Выбор типа предсказаний зависит от задачи и модели.

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

🤔 Как валидировать временные ряды?

Временные ряды требуют специальной стратегии валидации, так как классическое разбиение данных на train/test не подходит. Основные методы:
- Time-based Split – тестовая выборка содержит только будущие данные, исключая утечки информации.
- Rolling Validation (скользящее окно) – обучаем на данных до момента tt, тестируем на интервале t+1t+1.
- Expanding Window Validation – постепенно увеличиваем обучающую выборку, добавляя новые данные.
- Walk Forward Validation – прогнозируем один шаг вперёд, затем обновляем модель.
Эти методы помогают адекватно оценить модель без утечек информации.

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

На easyoffer 2.0 появится:
🎯 Тренажер "Проработка вопросов"

✅ Метод интервальных повторений и флеш-карточки
✅ Персональный подход изучения на основе ваших ответов
✅ Упор на самые частые вопросы

📌 Интервальные повторения по карточкам это научно доказанный метод эффективного обучения. Каждая карточка – это вопрос, который задают на собеседовании, вы можете выбрать "Не знаю", "Знаю", "Не спрашивать". После ответа вам показывается правильный ответ и возможность изучить вопрос подробнее (примеры ответов других людей). От ваших ответов зависит то, как часто карточки будут показываться на следующей тренировке. Трудные вопросы показываются чаще, простые – реже. Это позволяет бить в слабые места. Кроме того, изначальный порядок карточек зависит от частотности (вероятности встретить вопрос).

🚀 Благодаря этому тренажеру вы сможете очень быстро подготовиться к собеседованию, т.к. фокусируетесь отвечать на самые частые вопросы. Именно так готовился я сам, когда искал первую работу программистом.

Уже в течение недели я объявлю о старте краудфандинговой кампании на сбор финансирования, чтобы ускорить разработку сайта. Все кто поддержит проект до официального релиза получат самые выгодные условия пользования сервисом. А именно 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки.

‼️ Очень важно, чтобы как можно больше людей поддержали проект в первые дни, по-этому те кто окажет поддержку первыми получат еще более выгодную стоимость на годовую подписку и существенный 💎 бонус о котором я позже расскажу в этом телеграм канале. Подписывайтесь, чтобы узнать о старте проекта раньше других и воспользоваться лимитированными вознаграждениями.