🖥 Обнаружение статистических выбросов в Python

Выбросы — значения или наблюдения, отклоняющиеся от других данных. Всегда нужно сравнивать наблюдение с другими значениями, полученными тем же способом, прежде чем называть их выбросами.

Имеет смысл формально выделять два класса выбросов: экстремальные значения и ошибки. Экстремальные значения интереснее, потому что они возможны, но маловероятны.

В этой статье — несколько подходов к обнаружению выбросов в Python; от простых методов, таких как описательная статистика (включая минимальные, максимальные значения, гистограмму, прямоугольную диаграмму и процентили), до более формальных методов, таких как фильтр Хэмпеля, тесты Граббса, Диксона и Рознера.

📎 Поехали
📎 Кстати, по анализу выбросов в R

#junior

@data_analysis_ml

📌Вопросы и ответы к собеседованию по Data Science

Держите, полезная подборка ответов на распространенные вопросы из собеседований по Data Science и немного по ML

🔗 Вопросы/ответы
🔗 14 типичных вопросов с собеседования по ML
🔗 Большая подборка вопросов для собеседования по DS
🔗 Подготовка к собеседованию по ML: ответы на основные вопросы
🔗 Вопросы для собеседования на позицию ML-инженера
🔗 Вопросы с собеседований статистика
🔗 Вопросы по теории вероятности
🔗Материалы для подготовки к интервью по направлению
🔗Задачи с собеседований SQL

@data_analysis_ml

⚡️ Искусственный интеллект Adobe превращает размытое видео в HD

🟡Исследователи из Adobe разработали модель генеративного искусственного интеллекта (ИИ) VideoGigaGAN, которая может до восьми раз увеличить разрешение видео, снятого в низком качестве. В описании технологии разработчики утверждают, что новый ИИ превосходит другие методы повышения разрешения видео (VSR), поскольку он обеспечивает высокую детализацию, не добавляя заметных артефактов редактирования.

🟡Как правило, при масштабировании видео с помощью генеративно-состязательных нейросетей в кадрах появляются эффекты мерцания и другие нежелательные артефакты. Другие методы позволяют избежать этого, но картинка теряет четкость и детализацию. VideoGigaGAN обеспечивает высокое качество видео с меньшим количеством проблем, заявляют разработчики.

🟡Компания предоставила несколько примеров, демонстрирующих работу ИИ. В демонстрационных клипах действительно видно высокое качество обработки и незаметны эффекты редактирования. Например, текстура кожи или детали внешности выглядят естественно.
Пока неизвестно, будет ли VideoGigaGAN доступен простым пользователям в Creative Cloud или Adobe планирует иначе использовать новую модель.

▶️ Вживую посмотреть на работу VideoGigaGAN можно тут

@data_analysis_ml

📌Классификация и ординация с помощью R

В этой статье мы поговорим о том, как делать кластерный анализ и строить тепловые карты экспрессии в R.

Рассмотрим такие понятия как:
• Многомерные данные
• Облако точек в многомерном пространстве
• Коэффициенты сходства-различия
• Евклидово расстояние
• Коэффициент Жаккара
• Иерархическая кластеризация
• Алгоритмы иерархической кластеризации на основании расстояний
• Метод ближайшего соседа
• Метод отдаленного соседа
• Метод невзвешенного попарного среднего

📎 Статья

@data_analysis_ml