Какие виды аугментаций вы знаете?

Существует множество видов дополнений, которые можно использовать в зависимости от типа данных, с которыми вы работаете, включая геометрическое и числовое преобразование, PCA, обрезку, заполнение, сдвиг, введение шума и т. д.

Объясните, что такое регуляризация и почему она полезна

Регуляризация в области машинного обучения — прием, который заключается в наложении дополнительных ограничений на условие задачи с целью предотвратить переобучение системы или решить некорректно поставленную задачу. В большинстве случаев эти ограничения выражаются в виде штрафа за избыточную сложность модели.

Прогнозы модели должны затем минимизировать функцию потерь, вычисленную на регуляризованном обучающем наборе.

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

Запустится ли этот код на Python 3? Если да, то что он выведет?

sys.allow_boolean_assignment разрешает создавать переменные с именами, зарезервированными под идентификаторы типа bool. Поэтому этот код запустится и выведет "True is False".

Эта настройка введена в известном первоапрельском коммите, который до сих пор остался в коде интерпретатора. Если кандидат об этом знает, можно с уверенностью сказать, что он общается в должных профессиональных кругах и любят углубляться в детали.

Что будет выведено на экран после выполнения этого кода?

A) [11, 22, 33, 44, 55]

B) Ошибка, поскольку операция сложения не может быть применена к двум столбцам DataFrame.

C) Series([11, 22, 33, 44, 55], dtype: int64)

D) DataFrame с двумя столбцами 'A' и 'B'.

Ответ пишите в комментарии👇

👆 Верный ответ на предыдущую задачу: C

✏️ А сегодня придётся считать. Дана матрица ошибок (Confusion matrix) по модели, предсказывающей наличие заболевания у пациентов. «Yes» означает «Болен», «No» — «Здоров». Всего тест на болезнь сделали 165 человек. Модель предсказала, что больны 110 человек, а здоровы — 55. В реальности 105 человек больны, а 60 здоровы.

Значение какой метрики получается самым высоким?

A) Accuracy
B) Precision
C) Recall
D) Specificity

В комментариях есть подсказка 👇

👆 Верный ответ на предыдущую задачу: C

Вернёмся к Pandas и затронем работу со строками. Что выведет этот код?

A) ['example.com', 'example.com', 'example.com', 'example.com']

B) 0 example.com 1 example.com 2 example.com 3 example.com dtype: object

C) Series([], dtype: object)

D) Ошибка выполнения кода

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.