🤓 Если миноритарный класс не только меньше, но и более разнообразный, поможет ли oversampling

Да, но с оговорками. При высокой вариативности миноритарного класса наивный SMOTE может создавать нереалистичные объекты, смешивая разные подгруппы класса. Это искажает распределение и снижает качество модели.

➡️ Что можно сделать:

Использовать кластеризованный oversampling: сначала разбить миноритарные объекты на кластеры (например, k-means), а затем проводить генерацию внутри каждого кластера. Так вы сохраните локальные структуры.

Рассмотреть более продвинутые методы синтетической генерации данных, чтобы адекватно отразить разнообразие миноритарного класса.

😂 P.S. SMOTE, конечно, молодец, но если хочется чуть более осмысленного «синтетического интеллекта»:
— AI-агенты для DS-специалистов (тут данные генерить не придётся — агенты сами помогут)
— ML для старта в Data Science (для тех, кто ещё путает oversampling с оверсайзом)

🐸 Библиотека собеса по Data Science

➖ Как обрабатывать пропущенные данные в задачах unsupervised learning или кластеризации, где нет целевой переменной

В unsupervised задачах (кластеризация, оценка плотности) мы не можем ориентироваться на метрики предсказания, поэтому обработка пропусков опирается на структуру данных.

Подходы:
➖ Парные метрики расстояния: некоторые алгоритмы (например, иерархическая кластеризация) позволяют задавать метрику, которая игнорирует пропущенные признаки или учитывает их особым образом.
➖ Импутация через снижение размерности: методы вроде PCA можно адаптировать для пропусков, заполняя отсутствующие значения с помощью низкоранговой аппроксимации (связано с матричной факторизацией).
➖ Soft clustering / EM-подходы: смеси распределений (например, Gaussian Mixture Models) могут обрабатывать пропуски, маргинализируя по отсутствующим измерениям с использованием EM-итераций для оценки пропущенных значений.

Подводные камни:
🚩 Игнорирование пропусков в метрике расстояния может искажать расстояния, если много признаков отсутствует.
🚩 EM-подходы могут сходиться к локальным минимумам или быть нестабильными при слишком большом количестве пропусков.
🚩 В unsupervised задачах сложнее оценить корректность импутации — обычно опираются на силуэтные метрики или доменную интерпретируемость кластеров.

Если хотите не просто читать про EM и PCA, а реально попрактиковаться на данных и задачах кластеризации, есть классные курсы для Data Science-специалистов:
— AI-агенты для DS-специалистов
— ML для старта в Data Science

🐸 Библиотека собеса по Data Science

👉 Как влияют dilated (atrous) свёртки на receptive field

Dilated свёртки используют пробелы >1 между элементами ядра. В обычной свёртке с ядром 3×3 фильтр смотрит на соседние позиции.

В dilated свёртке с dilation rate = d фильтр «пропускает» некоторые позиции, охватывая большую область входа, не увеличивая число параметров.

Пример: ядро 3×3 с dilation=2 фактически покрывает область 5×5, но остаётся с 9 параметрами.

⚡️ Применение: особенно полезно в semantic segmentation и других задачах, где важно учитывать глобальный контекст, сохраняя при этом высокое разрешение feature maps.

Если хотите не просто читать про receptive field, а практически применять свёртки и строить свои модели, есть классные курсы для Data Science и ML:
— AI-агенты для DS-специалистов
— ML для старта в Data Science

🐸 Библиотека собеса по Data Science

👇 Как размер batch влияет на выбор стратегии изменения learning rate

Размер batch напрямую связан с настройкой базового learning rate (LR) и расписания.

Большой batch:
— Позволяет использовать больший стабильный LR.
— Часто требует warmup-фазы: постепенного увеличения LR от малого значения до целевого.
— Конвергенция может быть чувствительна: даже небольшой перекос в LR ведёт к дивергенции или плохому локальному минимуму.

Малый batch:
— Даёт шумные оценки градиентов, поэтому нужен меньший базовый LR.
— Лучше работают более консервативные decay-расписания или адаптивные/циклические методы, которые сглаживают шум.

⚠️ Подводный камень:
Если сильно увеличить batch, но оставить старое расписание LR, обучение может «взорваться» (слишком большой эффективный шаг) или наоборот — застопориться, если расписание оказалось слишком осторожным.

🐸 Библиотека собеса по Data Science