Что такое Бустинг в машинном обучении

Бустинг — это один из мощных методов повышения качества моделей машинного обучения. Его цель — объединение нескольких слабых моделей (обычно простых алгоритмов) для создания одной сильной модели, которая улучшает точность предсказаний.

🌻 Как это работает?

▪️ Итеративное обучение: Модели обучаются поочередно. Каждая следующая модель стремится исправить ошибки предыдущей
▪️ Вес ошибок: Большое внимание уделяется тем данным, на которых предыдущие модели ошибались. Это позволяет концентрироваться на сложных для предсказания примерах
▪️ Комбинирование результатов: Финальный результат формируется путем взвешенного объединения предсказаний всех моделей

🌻 Когда использовать?

Бустинг особенно полезен, когда базовые алгоритмы не дают нужной точности. Например, он широко применяется в задачах классификации и регрессии, а также на соревнованиях по анализу данных, таких как Kaggle

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 16 октября мы разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML – https://proglib.io/w/e69f069b

Спикер: Иван Потапов – Staff Machine Learning Engineer at ShareChat. Руководит командой, отвечающей за качество рекомендаций, и имеет 8-летний опыт в сфере машинного обучения.

😮 Что будем обсуждать:

– Теорию вероятностей: случайные величины, математическое ожидание и дисперсию.

– Линейную алгебру: векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

– Математический анализ: производные и разложение функций в ряд Тейлора.

👨‍💻 А еще после каждого блока вас ждет практика в применении полученных знаний.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/e69f069b

🎨✨ Как улучшить UI: 10 советов для начинающих фронтендеров

Советы о создании идеального UI/UX читайте в нашей статье

Изучите основы Frontend'а вместе с нашим курсом:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

👉 Ссылка на статью

🔀 Чем отличаются системный и бизнес-аналитик? Разбираемся на практике

Дискуссии о том, как разделить определения системного и бизнес-аналитика ведутся в сфере непрерывно. Одни уверены, что это профессия «два в одном», другие — не понимают, какой именно аналитик нужен проекту, и главное — зачем. Раскладываем по полочкам в нашей статье.

👉 Ссылка на статью

💭 Почему стоит поступить в ШАД

Всё просто: крутая программа, окружение и возможности, которые вам не даст никакой другой ВУЗ

⭐ Уникальная программа
ШАД — первопроходцы в мире Data Science в СНГ. Курсы, которые они создали, стали основой для множества других программ. К тому же выпускники получают доступ к этим курсам навсегда, а материалы постоянно обновляются ведущими специалистами.

⭐ Окружение
Вы окажетесь среди талантливых людей и крутых преподавателей, а значит, получите бесценные знакомства и доступ к проектам, которые не найти в открытых вакансиях. Многие выпускники ШАДа начинают свои стартапы с глобальными амбициями

⭐ Статус
Про ШАД знают везде, включая такие "колхозы", как Google, Amazon и Meta. Диплом ШАДа, конечно, не магический билет, но он серьёзно повышает ваши шансы. Особенно если у вас не самый топовый ВУЗ.

⭐ Главная причина
ШАД — это выход из рутины. Он не даёт вам застрять на скучной работе, где платят, но не развивают. Это про профессиональный рост и возможности, а не про просиживание штанов до замены вас роботом.

Захотелось поступить в ШАД? Тогда готовьтесь для поступления с нашим курсом по математике:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка по Pandas: все, что нужно под рукой

Для всех, кто работает с Python и анализом данных, Pandas — незаменимый инструмент. Вот удобная шпаргалка, которая охватывает основные операции:

➡️ Как выбрать строки и столбцы
➡️Как выполнять объединение и фильтрацию данных
➡️ Как использовать арифметические и статистические функции

#шпаргалка

Какая подпись больше подходит?

🌚 — А можно в следующем году просто зарплату получать и ничего не делать

😁 — Секрет успеха: просто делай вид, что ты занят

🤔 — Тот момент, когда обнаружил, что справлялся с обязанностями, которых не было

#memes

❓ Разбираем пошагово, как получить оффер в DS или ML

➡️ Фундамент: подтяни математику и алгоритмы. Невозможно расти в разработке или DS. Достаточно уметь решать задачи на логическое мышление, теорию вероятностей и справляться с медиумом на leetcode.

➡️ Пет-проекты: скачай примеры с GitHub или Kaggle, разберись, доработай под свои интересы. Это поможет определиться с направлением и покажет реальные навыки.

➡️ Инструменты по специальности: изучи, что требуется по вакансиям, пройди собеседования даже без уверенности. Это даст нужный опыт и знания рынка.

Не бойся реджектов, любой опыт важен. Собери прочный фундамент и сможешь стать специалистом

Хочешь оффер? Тогда забирай всё необходимое с нашими курсами:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Алгоритмы и структуры данных

✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Что такое функция range() и как её использовать

Функция range() создаёт последовательности целых чисел. Её можно применять в трёх вариантах:

Она может принимать от одного до трёх аргументов. В примерах ниже вывод обёрнут в список для отображения всех генерируемых значений.

1️⃣ range(stop): генерирует числа от 0 до значения stop (не включая его).

[x for x in range(10)]
# Результат: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2️⃣ range(start, stop): генерирует числа от значения start до stop (также не включая stop).

[x for x in range(3, 10)]
# Результат: [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

3️⃣ range(start, stop, step): создаёт последовательность от start до stop, с шагом, равным значению step.

[x for x in range(2, 10, 2)]
# Результат: [2, 4, 6, 8]

#собес_academy