Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей
Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.
🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные
• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей
• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали
В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.
Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?
➡️ Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/88346586
Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.
🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные
• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей
• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали
В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.
Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
👾 — 9876543210
👍 — (987) 654-3210
🥰 — 987-654-3210
⚡️ — (98) 765-4321
Библиотека задач по Python
👾 — 9876543210
👍 — (987) 654-3210
🥰 — 987-654-3210
⚡️ — (98) 765-4321
Библиотека задач по Python
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений
Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?
Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.
👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.
Библиотека питониста
Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?
Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!
В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.
Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?
Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.
Стоимость: 3990 ₽
Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
На собеседовании важно уметь выделить главное — свои сильные стороны, мышление и ценности. Это помогает справляться со стрессом, неожиданными вопросами и субъективной оценкой.
• Как работает PCA
• Зачем он нужен
• Как применять его на практике — например, для анализа доходностей акций S&P 500
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/41d8fd54
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/41d8fd54
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:
В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.
👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2
Библиотека дата-сайентиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM