Switch to English version?

Yes

Переключитись на українську версію?

Так

Переключиться на русскую версию?

Да

Przełączyć się na polską wersję?

Tak

Разместите свой проект бесплатно и начните получать предложения от фрилансеров-исполнителей уже спустя минуты после публикации!

Серия интервью по науке данных: Часть 1

AI и машинное обучение, Python

3 из 3

истекло время актуальности

публикация
прием ставок
истекло время актуальности

Проект переведен автоматически. Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть оригинал

Введение научных интервью данных состоит из вопросов из статистики и вероятности, линейной алгебра, вектор, калькулятор, машинное обучение / глубокое обучение математики, питон, понятия оопс, и Numpy / Tensor операции.Помимо этого, интервьюирующий спрашивает вас о ваших проектах и их целях.Наконец, интервьюирующие сосредоточены на базовых концепциях и проектах.Эта статья является частью 1 серии интервью по науке данных и будет охватывать некоторые базовые вопросы интервью по науке данных.Мы будем обсуждать вопросы интервью с их ответами: что такое Ольс?Ольс (или обычный минимум квадрат) — это линейная регрессионная техника, которая помогает оценить неизвестные параметры, которые могут повлиять на выработку.Этот метод основан на минимизации функции потери.Функция потери – это сумма квадратов остатков между действительными и прогнозируемыми значениями.Остаток – это разница между целевыми и прогнозируемыми значениями.Ошибка или остаток: minimize (Yi - i) ^2Where i является предсказанной стоимостью, и Yi является фактической стоимостью.Презентационная информация научные интервью включают в себя опросы измерений и вероятности, линейной алгебра, вектор, калькулятор, аритметика машинного обучения / глубокого обучения, питон, идеи оопса, и задания Numpy / Tensor.Помимо этого, допросник получает некоторую информацию о ваших предприятиях и их целях.Чтобы сделать это четко, анкеты сосредоточены вокруг фундаментальных идей и задач.Эта статья является разделом 1 серии интервью по информационной науке и будет охватывать несколько основных вопросов по информационной науке.Мы поговорим о опросах с их ответами: что такое Ольс?Ольс (или обычный минимум квадрат) является прямым методом релапса, который помогает проследить темные границы, которые с оскорблением влияют на результат.Эта техника зависит от ограничения несчастной способности.Возможность несчастья — это количество квадратов остатков между истинными и ожидаемыми значениями.Левовер — это отличие между объективными качествами и ожидаемыми значениями.Смешивающее или оставшееся является: лимит (Yi - i) ^2 где i является ожидаемой стоимостью, а Yi является настоящей стоимостью.Програма Bootcampa Immersive, которая обучает вас, чтобы стать промышленно подготовленным исследователем информации в течение 240 дней или Lesswe использует Ols, когда у нас есть более одной части информации.Этот подход относится к информации как к мягкости и оценивает идеальные коефициенты с использованием прямых полиномических математических задач.Что такое регулярность?Регулирование – это метод, который уменьшает переполнение готовой модели.Данная процедура используется там, где модель переполняет информацию.Передозировка происходит, когда модель хорошо работает с подготовительным набором, но не с испытательным набором.Модель дает заметные ошибки с подготовительным комплектом, однако смешиватель высок с испытательным комплектом.Следовательно, метод регулирования наказывает несчастье способность получить идеальную модель.Какая разница где-то в диапазоне L1 и L2 Регулирования? L1 Регулирование называется иначе лассо (маленький абсолютный сокращение и селекционный оператор) регрессией.Эта стратегия наказывает несчастную способность, добавляя коэффициентную величину в качестве срока наказания.Роп работает удивительно, когда у нас есть тонны элементов.Этот метод действует удивительно для выбора модели, так как он уменьшает элементы путем контракта коэффициентов до нуля для менее крупных факторов.L2 Регулирование (или регрессия регрессии) наказывает модель как Интрицацию модели увеличения.Регулирование границы (Ламбда) наказывает каждую из границ в сторону блока с целью, что модель собирает информацию и не превышает.Edge Relapse добавляет квадратный диапазон коэффициента в качестве термина наказания к возможности несчастья.Когда ламбда является нулевой, она становится практически эквивалентной Ольсу.В то время как Lambda крайне огромна, наказание будет чрезмерным и приведет к подсоединению.Кроме того, Ridge Relapse поднимает коефициенты к более скромным качествам, сохраняя при этом не нулевые нагрузки и неадекватное распределение.Поскольку квадратный срок в несчастной способности взрывает исключительные депозиты, которые делают L2 деликатным к аномалиям, срок наказания пытается исправить его, наказывая нагрузки.Edge Relapse работает лучше, когда все информационные обозначения влияют на результат с нагрузками, как правило, эквивалентным размерам.Кроме того, Ridge Relapse также может изучить сложные информационные конструкции.Что такое квадрат Р? квадрат Р является фактическим измерением, которое показывает близость информации, сосредоточенной на фиксированной линии Релапса.Он рассчитывает прогнозируемый уровень переменного сорта, определяемый прямой моделью.Стоимость Р-квартиры находится где-то в диапазоне 0% и 100%, где 0 методов модель не может понять разнообразие ожидаемых качеств вокруг ее среднего.Более того, 100% показывает, что модель может ощутить всю колебание результатной информации вокруг ее середины.Для четкого указания, чем выше стоимость Р-квартиры, тем лучше модель соответствует информации.Изменена Р-квартира, мера Р-квартиры имеет несколько недостатков, которые мы также обсудим здесь.Проблема заключается в том, что мы добавляем автономные факторы или огромные свободные факторы, или эффективные свободные факторы к нашему модели, стоимость Р-квартиры будет постоянно увеличиваться.Он никогда не уменьшится с недавно свободным фактором расширения, будь то очень хорошо может быть эффективным, незначительным или незначительным переменным.Таким образом, мы хотим еще одного метода оценки идентичного Rsquare, который наказывает наш модель любым автономным переменным.Что означает квадратная ошибка? означает квадратный смешиватель позволяет нам знать близость линии репасса к набору данных интересов.Он выясняет хорошие пути от информации, сосредоточенной на рельпсе линии и квадрат этих расстояний.Эти расстояния являются смешивателями модели для ожидаемых и настоящих качеств.Endwe заботится о нескольких фундаментальных информационных научных исследований вокруг линейного релапса.Вы можете испытать любое из этих запросов на встрече для работы на уровне раздела.Некоторые жизненно важные моменты из этой статьи следуют следующим образом: обычная минимальная квадратная стратегия оценивает темные коефициенты и зависит от ограничения Buildup.L1 и L2 Регулирование наказывает несчастье способность с надлежащей стоимостью и квадратом стоимости коефициента, Отдельно.R-Сквартная стоимость демонстрирует разнообразие реакций вокруг ее Mean.R-Сквартная имеет несколько недостатков, и для победы над этими Downsides, мы используем измененный R-Сквартная.Mean квадратный мешальник рассчитывает расстояние между фокусами на рельпсе линии к данным Interest.Svr корректирует ошибку внутри конкретной границы, в отличие от ограничения.Если у вас есть желание глубоко погрузиться в науку какой-либо из этих идей, пойдите вперед и обратитесь или свяжитесь со мной здесь.Я постараюсь понять это в любой из дальнейших информационных научных исследований вопросов статей.

Ставки 1

1 ставка скрыта

Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение

Улучшить работу Claude Code и работа с написанием софта Сейчас разрабатываю СРМ и Аналитику, софт. Делаю через Клод Код, но понимаю что результаты не лучшие в плане изменений. Есть 2 задачи - Нужно помочь сделать пресет по навыкам, мд и так далее чтобы улучшить качество. Взять проверенные с которыми работали, а не с интернета… AI и машинное обучение, Python ∙ 3 часа 36 минут назад ∙ 18 ставок
Ищу разработчика AI-агентов и автоматизации для бизнеса. 44 349 UAH Интересуют агенты для: — Продаж и квалификация лидов — Маркетинг и контент — Поддержка клиентов — Аналитика и отчётность — Внутренние процессы (HR, база знаний) — Специализированные ниши (недвижимость, медицина, юридические услуги) Если есть опыт или готовые решения —… AI и машинное обучение, Разработка ботов ∙ 3 часа 55 минут назад ∙ 24 ставки	44 349 UAH
Нужен специалист для обучения модели детекции объектов на архитектурных чертежах 1. Мета задачіНеобходимо обучить или адаптировать модель для автоматического поиска и классификации элементов на архитектурных чертежах интерьерных проектов.Система должна находить объекты на планах, обводить их bbox/контуром, определять класс объекта и возвращать результат в… AI и машинное обучение ∙ 4 часа 28 минут назад ∙ 4 ставки
ИИ-агент в телеграм для интернет-магазина 20 000 UAH Задача: создание AI-агента в телеграм, для живого общения с клиентами и оформления заказов в ИМ на Опенкарте, также необходимо реализация информирования клиентов в статусах заказов, режиме работы магазина, условиях работы, сроках доставки и прочих вопросов, связанных с работой… AI и машинное обучение, Разработка ботов ∙ 17 часов 31 минута назад ∙ 54 ставки	20 000 UAH
Доработка вебсайта нa Claude Code 8000 UAH МЫ делаем сайт для публикации недвижимости. Уже есть основная часть проекта, лендинг и портал, админка. Все уже работает коректно по факту, но есть доработки которые требуют внимания и профессионализма. Более детально задачи предоставим после согласования кандидатуры. Попрошу… AI в дизайне, AI и машинное обучение ∙ 22 часа 58 минут назад ∙ 41 ставка	8000 UAH

Arushi Kulkarni

Чандигарх

Серия интервью по науке данных: Часть 1

Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение

Улучшить работу Claude Code и работа с написанием софта

Ищу разработчика AI-агентов и автоматизации для бизнеса.

Нужен специалист для обучения модели детекции объектов на архитектурных чертежах

ИИ-агент в телеграм для интернет-магазина

Доработка вебсайта нa Claude Code