📌 Зачем нужна регуляризация в логистической регрессии

Регуляризация добавляет штраф к функции потерь, контролируя величину весов θ. Это:
🟠 предотвращает переобучение на данных с большим числом признаков,
🟠 делает модель устойчивее к шумовым или редко встречающимся признакам,
🟠 улучшает обобщающую способность.

Популярные варианты:
📌 L2 (ridge) — сглаживает веса, делая их небольшими,
📌 L1 (lasso) — зануляет часть весов, отбрасывая неважные признаки.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

🗂 Может ли регуляризация превратить неконвексную функцию потерь в выпуклую

Стандартные регуляризаторы (например, L1 или L2) не делают нейросетевую задачу выпуклой. Если в модели есть несколько слоёв и нелинейные активации, задача оптимизации остаётся неконвексной.

Однако регуляризация:
🅱️ сглаживает ландшафт функции потерь,
🅱️ уменьшает амплитуду «плохих» локальных минимумов,
🅱️ снижает риск переобучения,
🅱️ помогает найти более устойчивые решения.

👉 То есть регуляризация не исправляет геометрию задачи, но делает обучение практичнее и надёжнее.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

🔎 Если в признаке много пропущенных значений, стоит ли его всегда удалять

Не обязательно. Пропуски могут сами по себе содержать полезную информацию. Например:

В медицине отсутствие результата теста может говорить о том, что тест не был назначен — это уже сигнал для модели.

Практический подход:
✅ Создать индикатор пропусков — бинарный флаг, показывающий, было ли значение пропущено.
✅ Использовать методы импутации: среднее, медиана, MICE, KNN или специфичные для задачи подходы.

Удалять только если:
— пропуски случайны,
— нет смысла в дополнительной обработке,
— или качество модели не ухудшается без этого признака.

👉 Пропуски — это не всегда «мусор». Иногда они сами по себе становятся информативным признаком.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

💬 Существует ли доверительный интервал (confidence interval) для AUC

Да. AUC рассчитывается на основе конечной выборки, поэтому подвержен вариабельности.

Как оценить доверительный интервал:
🔹 Бутстрэп (Bootstrapping): многократная переоценка AUC на случайных подвыборках для построения распределения.
🔹 Другие статистические методы: используются для проверки значимости различий между моделями.

✅ В критических приложениях это помогает понять, насколько уверенно модель превосходит альтернативы.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

📊 Как байесовский вывод масштабируется для высокоразмерных данных

Байесовский вывод становится сложным по мере увеличения размерности — апостериорное распределение может быть чрезвычайно сложным, и точные вычисления становятся невозможными.

Основные подходы 👇

1️⃣ Вариационный вывод (Variational Inference, VI):
— Аппроксимирует апостериорное распределение более простой семьей распределений.
— Параметры оптимизируются для минимизации расхождения с истинным апостериорным распределением.
— Эффективно, но вводит ошибку аппроксимации.

2️⃣ Методы Монте-Карло по цепям Маркова (MCMC):
— Генерация выборок из апостериора (например, Hamiltonian Monte Carlo).
— Мощный метод, но медленный при высокой размерности.

3️⃣ Байесовские нейронные сети:
— Используют аппроксимации, например, Monte Carlo dropout, для оценки неопределенности.
— Вычислительно затратны, но возможны при аккуратной настройке.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

⏱ Какие основные проблемы при применении стандартной k-fold кросс-валидации к временным рядам

Временные ряды часто имеют сильные зависимости во времени.

Стандартная k-fold кросс-валидация использует случайные разбиения, игнорируя порядок времени. Это может привести к «утечке будущей информации» в тренировочный набор.

Например, если данные из будущего используются для обучения, а валидация проводится на данных из прошлого, оценка модели будет нереалистичной для реального прогнозирования.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

⚡️ Как устанавливать скорость обучения (learning rate) при дообучении модели (fine-tuning)

При дообучении обычно используют меньшую скорость обучения для предварительно обученных слоёв и более высокую — для вновь добавленных слоёв.

Это позволяет сохранять полезные представления, которые модель уже изучила, и аккуратно их корректировать.

Часто применяют постепенное уменьшение learning rate по слоям: глубокие слои получают очень маленький шаг, а новые слои — больший.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

⏳ Как кросс-валидация помогает определить переобучение и недообучение

Кросс-валидация разбивает данные на несколько фолдов, используя одни для валидации, а другие — для обучения, и поочередно меняет роли фолдов.

➡️ Переобучение (overfitting): модель показывает высокую точность на тренировочных фолдах, но сильно различающиеся или низкие результаты на валидационных фолдах.

➡️ Недообучение (underfitting): модель плохо работает как на тренировочных, так и на валидационных фолдах.

Кросс-валидация даёт более надёжную оценку обобщающей способности модели и помогает принимать решения по выбору модели, настройке гиперпараметров и архитектуры.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

⚡️ Как аугментация данных влияет на эффективный размер входа для свёрточной сети

Многие техники аугментации (например, случайные обрезки, масштабирование, добавление паддинга) могут изменять фактический размер входного изображения.

➡️ Например, при случайной обрезке 32×32 до 28×28 нужно убедиться, что свёрточные слои могут работать с таким размером.

Если использовать случайные или меньшие размеры, важно иметь достаточный паддинг или архитектуру, способную обрабатывать разные размеры.

Потенциальная ошибка: случайная обрезка может дать слишком маленький тензор для слоёв с большим страйдом или минимальным размером входа.

😶‍🌫️ В реальных пайплайнах аугментации стоит проверять, чтобы они не приводили к недопустимым размерам.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

👇 Почему эмбеддинги так важны в глубоком обучении для обработки естественного языка

Язык по своей природе дискретен и символичен, а нейронные сети работают с непрерывными и дифференцируемыми представлениями. Эмбеддинги решают эту проблему, переводя токены в плотные векторные представления.

✅ Это позволяет использовать градиентные методы для обучения смысловых связей между словами.

✅ Эмбеддинги отражают распределённую семантику языка — слова с похожим значением оказываются близки в векторном пространстве.

Благодаря этому нейросети могут понимать контекст и смысл, что стало основой успеха современных NLP-моделей — от простых классификаторов текста до трансформеров вроде BERT и GPT.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

🙄 В каких случаях стоит обучать модель с нуля, а не использовать предобученную

Обучение с нуля может быть оправдано в нескольких ситуациях:

1️⃣ Очень большой собственный датасет. Если ваш набор данных сопоставим по объёму с тем, на котором обучались предобученные модели (или даже больше), имеет смысл обучить модель с нуля, чтобы она лучше уловила специфические закономерности вашей задачи.

2️⃣ Совершенно иное распределение данных. Когда ваши данные радикально отличаются от исходных (например, 3D медицинские изображения вместо обычных фото), предобученные признаки могут быть бесполезны или даже мешать.

3️⃣ Уникальная архитектура. Если задача требует специализированной архитектуры (например, для 3D данных или нового типа последовательностей), использовать стандартные предобученные веса может быть нецелесообразно.

4️⃣ Юридические или лицензионные ограничения. Иногда использование предобученных моделей ограничено условиями лицензии или политикой конфиденциальности данных, что делает обучение с нуля единственным вариантом.

🐸 Библиотека собеса по Data Science