Data Science | Тесты

🤔 Какой метод использует алгоритм ожидаемого максимума для кластеризации данных?

Anonymous Quiz

20%

Gaussian Mixture Models

25%

Hierarchical Clustering

87 voters425 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Сравнение архитектуры RNN, CNN, трансформера?

RNN обрабатывает данные последовательно и хорошо работает с временными рядами или текстами, но страдает от проблем с градиентами и плохо масштабируется. CNN извлекает локальные признаки через свёртки, изначально предназначен для изображений, но может применяться к тексту. Трансформер использует механизм внимания, обрабатывает всё параллельно и учитывает контекст целиком, что делает его эффективным в работе с языком и последовательностями.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊1

460 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении?

Anonymous Quiz

🔥1

124 voters455 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод снижает дисперсию ансамблевой модели в машинном обучении?

Anonymous Quiz

116 voters440 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между командами DELETE и TRUNCATE?

`DELETE` удаляет строки из таблицы на основе указанного условия и записывает каждое удаление в журнал транзакций, что позволяет выполнить откат операции. `TRUNCATE` быстро удаляет все строки из таблицы, не записывая в журнал отдельные удаления, что делает эту операцию быстрой, но необратимой.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

447 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

125 voters436 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа изображений и распознавания объектов на основе их особенностей?

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

90%

Convolutional Neural Networks (CNN)

Автоэнкодеры

116 voters417 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Почему хорошо работает случайный лес?

Случайный лес работает хорошо, потому что он сочетает предсказания множества независимых деревьев решений, что снижает вероятность переобучения и увеличивает общую точность модели. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайных признаках, что обеспечивает разнообразие моделей. За счёт этого случайный лес становится устойчивым к шуму и переобучению, предоставляя более стабильные и обобщающие предсказания. Модель также устойчива к выбросам и может эффективно работать с большим количеством признаков.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

442 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое байесовская оптимизация в машинном обучении?

Anonymous Quiz

15%

Метод кластеризации данных

11%

Техника уменьшения размерности

62%

Алгоритм оптимизации гиперпараметров

12%

Метод нормализации данных

135 voters459 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм находит ближайших соседей по эвклидовому расстоянию?

Anonymous Quiz

128 voters438 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что знаешь про early stopping?

Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

427 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для выбора наиболее важных признаков в модели?

Anonymous Quiz

🔥1

118 voters424 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм машинного обучения хорошо работает с линейно неразделимыми данными?

Anonymous Quiz

Метод опорных векторов с ядром

💊16

119 voters441 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какие есть детекторы и архитектуры в CV?

Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1🔥1

447 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в регрессии с L1 и L2 штрафами?

Anonymous Quiz

135 voters449 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения находит ближайших соседей данных точек?

Anonymous Quiz

Support Vector Machines

131 voters449 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Зачем нужен yield вместо return в функции?

`yield` используется в генераторах Python и позволяет функции возвращать промежуточный результат, приостанавливая выполнение функции и сохраняя ее состояние для последующего возобновления. Это эффективно для работы с большими данными или сложными алгоритмами.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥2

452 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая функция используется для вычисления коэффициента корреляции?

Anonymous Quiz

139 voters422 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, нормализуя данные на скрытых слоях?

Anonymous Quiz

118 voters414 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?

L1-регуляризация (Lasso) добавляет сумму модулей весов к функции потери, склоняя веса к нулю, что способствует разреженности. L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, уменьшая их величину, но не зануляя. L1 эффективна для отбора признаков, а L2 — для стабилизации модели и борьбы с переобучением.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

442 views16:01

About

Blog

Apps

Platform