➡️ Чем Adam отличается от адаптивных методов, таких как RMSProp или Adagrad

Adam объединяет идеи из предыдущих оптимизаторов:

➡️ RMSProp отслеживает экспоненциальное скользящее среднее квадратов градиентов, чтобы адаптировать скорость обучения по каждому параметру, но не учитывает среднее значение самих градиентов.

➡️ Adagrad накапливает сумму квадратов градиентов, что также адаптирует шаги, но может приводить к слишком малым скоростям обучения на поздних этапах.

💡 Чтобы глубже понимать, как работают оптимизаторы и почему математика так важна в ML, посмотри курс Математика для Data Science — сейчас на него действует скидка –40%.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

♾ Как часто нужно переобучать или перекалибровывать модели на основе наблюдаемых метрик

Частота переобучения зависит от скорости изменения данных, степени выявленного дрейфа и затрат на повторное обучение.

В быстро меняющихся областях (например, обнаружение мошенничества в реальном времени) модели могут обновляться ежедневно или еженедельно. В стабильных доменах достаточно квартального или даже более редкого обновления.

✅ Хорошей практикой считается использование метрик-триггеров: если ошибки или показатели дрейфа систематически превышают порог, автоматически запускается процесс переобучения.

Такой подход сочетает реактивные меры (переобучение при ухудшении производительности) и проактивные меры (периодическое обновление модели для учёта новых данных).

🐸 Библиотека собеса по Data Science