Switch to English version?

Yes

Переключитись на українську версію?

Так

Переключиться на русскую версию?

Да

Przełączyć się na polską wersję?

Tak

Розмістіть свій проєкт безплатно та почніть отримувати пропозиції від фрилансерів-виконавців уже через хвилини після публікації!

Серія інтерв'ю з наукою даних: Частина 1

AI та машинне навчання, Python

3 з 3

минув час актуальності

публікація
приймання ставок
минув час актуальності

Проєкт перекладено автоматично. Увійдіть або зареєструйтесь, щоб побачити оригінал

Введення в науку даних інтерв'ю складається з питань з статистики та ймовірності, лінійної алгебра, вектора, обчислення, машинного навчання / глибокого навчання математики, пітона, оопс концепції, і Numpy / Tensor операції.Крім цього, інтерв’ютор запитує вас про ваші проекти та їхні цілі.Коротше кажучи, інтерв’ютори зосереджуються на основних концепціях і проектах.Цей стаття є частиною 1 серії інтерв’ю з наукою даних і охоплює деякі основні питання інтерв’ю з наукою даних.Ми будемо обговорювати питання інтерв’ю з їх відповідями: що таке Ольс?Ols (або звичайний мінімум квадрат) - це лінійна регресія, яка допомагає оцінити невідомі параметри, які можуть вплинути на продукцію.Цей метод покладається на мінімізацію функції втрати.Функція втрати - сума квадратів відходів між реальними і передбаченими значеннями.Остаток - це різниця між цільовими цінностями і прогнозованими цінностями.Помилка або залишок є: minimize (Yi - i) ^2Where i is the predicated value, and Yi is the actual Value.This article was distributed as a piece of the data science Blogathon.Презентація інформаційні наукові інтерв'ю включають запити з вимірювань і ймовірності, лінійної алгебра, вектора, обчислення, аритметики машинного навчання / глибокого навчання, пітона, ооп ідей, а також Numpy / Tensor завдань.Крім цього, анкетира отримує деяку інформацію про ваші підприємства та їхні цілі.Щоб зробити це чітко, допитувальники зосереджуються навколо фундаментальних ідей і завдань.Ця стаття є розділом 1 серії інформаційно-наукових інтерв’ю і охоплює деякі основні питання інформаційно-наукових досліджень.Ми поговоримо про запитання з їх відповідями: що таке Ольс?Ольс (або звичайний мінімум квадрат) - це прямий метод відновлення, який допомагає з'ясувати темні межі, які, при цьому, впливають на результат.Ця методика залежить від обмеження несправедливої здатності.Нещасний потенціал - це кількість квадратів відходів між реальними і очікуваними цінностями.Левтовер - це відмінність між об'єктивними якостями і очікуваними цінностями.Змішуючим чи залишаючим є: limit (Yi - i) ^2 де i є очікуваною вартістю, а Yi є справжньою вартістю.Програма Bootcampa, яка навчає вас бути індустріально підготовленим інформаційним дослідником протягом 240 днів або Lesswe використовує Ols, коли у нас є більше однієї частини інформації.Цей підхід розглядає інформацію як м'яку і оцінює ідеальні коефіцієнти, використовуючи прямі математичні завдання поліномічних.Що таке регулярність?Регуляція - це метод, який зменшує надмірність підготовленої моделі.Ця процедура використовується там, де модель перевищує інформацію.Передозування відбувається, коли модель добре працює з підготовчим набором, але не з тестовим набором.Модель дає занепокоєні помилки з підготовчим комплектом, однак мішок високий з тестовим комплектом.Таким чином, метод регулювання покарає незручну здатність отримати ідеальну модель.Яка різниця десь в діапазоні L1 і L2 Регуляризація? L1 Регуляризація іншим чином називається лассо (найменший абсолютний скорочення і вибір оператора) регресія.Ця стратегія покарає несправедливу здатність, додавши суттєву вартість коефіцієнтної межі як термін покарання.Роп діє дивовижно, коли у нас є тон елементів.Цей метод функціонує дивовижно для вибору моделі, оскільки він зменшує елементи контрактом коефіцієнтів до нуля для менш великих факторів.L2 Регуляризація (або регресія регресії) покарає модель як інтричність збільшення моделі.Регуляризаційна кордона (Lambda) карає кожну з кордонів поза блоком з метою, що модель збирає інформацію і не перевищує.Edge Relapse додає квадратний діапазон коефіцієнту як термін покарання до здатності до нещастя.Коли оцінка Lambda є нульовою, вона стає практично еквівалентною Ols.Хоча Lambda надзвичайно велика, покарання буде надмірним і призведе до підпорядкування.Крім того, Ridge Relapse підштовхує коефіцієнти до більш скромних якостей, зберігаючи не нульові навантаження і невідповідний порядок.Оскільки квадратний термін в незручній здатності вибухає виняткові депозити, які роблять L2 чутливим до аномалій, термін покарання намагається виправити його шляхом покарання навантажень.Edge Relapse працює краще, коли всі відомості підкреслюють вплив на результат з завантаженнями, як правило, еквівалентних розмірів.Крім того, Ridge Relapse також може вивчити складні інформаційні дизайни.Що таке квадрат Р? квадрат Р - це фактична міра, яка показує близькість інформації, зосередженої на налаштуваній лінії відновлення.Він розраховує очікуваний різноманітний рівень, який визначається прямим моделем.Вартість R-Square знаходиться десь в діапазоні від 0 до 100 відсотків, де 0 методів модель не може зрозуміти різноманітність очікуваних якостей навколо свого середнього.Крім того, 100 відсотків показує, що модель може зрозуміти всю флуктуацію результатної інформації навколо її середини.Для того, щоб зробити це чітко, чим вище вартість R-Square, тим краще модель відповідає інформації.Змінений Р-квартирний розмір Р-квартир має кілька недоліків, які ми також обговорюватимемо тут.Проблема полягає в тому, що ми додаємо автономні фактори або величезні вільні фактори, або ефективні вільні фактори до нашого моделі, вартість R-Squared буде постійно збільшуватися.Він ніколи не зменшиться з недавньою безкоштовною розширенням фактора, незалежно від того, чи може він дуже добре бути ефективним, Незначним, чи незначним змінним.Таким чином, ми хочемо ще одного методу для оцінки ідентичного Rsquare, який покарає наш модель з будь-якою автономною змінною для сміття.Що означає квадратна помилка? означає квадратний мішок дає нам знати близькість лінії відновлення до набору даних інтересів.Він підтверджує хороші способи з інформації зосереджується на лінії відновлення і квадратує ці відстані.Ці відстані є перешкодами моделі для очікуваних і справжніх якостей.Endwe піклується про кілька фундаментальних інформаційно-наукових досліджень навколо лінійного релапсу.Ви можете відчути будь-який з цих запитів на засіданні для роботи на рівні розділу.Деякі важливі моменти з цієї статті є наступними: звичайна найменша квадратна стратегія оцінює темні коефіцієнти і залежить від обмеження Buildup.L1 і L2 Регуляція карає несправедливість здатність з вичерпною вартістю і квадрат вартістю коефіцієнту, окремо.R-Скварта показує різноманітність реакцій навколо його Mean.R-Скварта має кілька недоліків, і для подолання цих Downsides, ми використовуємо змінений R-Скварта.Мій квадратний змішувач обчислює відстань між фокусами на лінії Relapse до даних Interest.Svr виправить помилку всередині конкретного краю, на відміну від обмеження.Якщо у вас є бажання глибоко потрапити в науку будь-якої з цих ідей, перейдіть вперед і зауважити або зв'яжіться зі мною тут.Я буду намагатися зрозуміти це в будь-якій з додаткових інформаційних наукових запитів статей.

Ставки 1

1 ставку приховано

Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання

Генерація та сегментація бази даних водіїв і транспортних компаній США 7777 UAH Опис проектуМи — американська компанія в сфері HR / рекрутингу транспорту.Нам потрібен спеціаліст, який за допомогою штучного інтелекту та доступних data-інструментів зможе зібрати, збагачувати та сегментувати базу даних для подальшої роботи нашої команди.Що потрібно… AI та машинне навчання ∙ 1 година 22 хвилини тому ∙ 3 ставки	7777 UAH
Технічний консультант з оптимізації заліза та аудиту стабільності пам'яті 53 415 UAH Всім привіт! Шукаю спеціаліста з комп'ютерного заліза або системного інженера, який допоможе мені розібратися з нестабільною продуктивністю мого локального сервера. Я зібрав його для робочих завдань, але, схоже, моїх аматорських знань не вистачає, щоб витиснути з нього максимум.… AI та машинне навчання ∙ 10 годин 16 хвилин тому ∙ 6 ставок	53 415 UAH
Автоматизація маркетингу через ШІ шукаю людину (не бота), яка розбирається в AI агентах, вміє їх будувати. Під AI агентом я маю на увазі: обробка вхідних даних, запит на 1х ЛЛМ або подібну AI модель, потенційний запит MCP або подібного, потенційний запит RAG системи обробка вихідних даних І досвід має бути… AI та машинне навчання ∙ 11 годин 38 хвилин тому ∙ 18 ставок
Створення ІІ-Агента Необхідно створити AI-агента, який буде виконувати функції професійного дизайнера упаковки для бренду спортивного харчування. Агент повинен допомагати в розробці нових дизайнів продукції, створенні маркувань та адаптації існуючих макетів під різні ринки та вимоги.Основні… AI та машинне навчання, AI у дизайні ∙ 12 годин 13 хвилин тому ∙ 22 ставки
«Автоматизація / Чат-боти» «Налаштування CRM» 5000 UAH Шукаю технічного асистента / інтегратора для налаштування автоматизації в салоні краси. Налаштування чат-бота для салону краси (Інтеграція Instagram + Altegio/YCLIENTS + Wahelp) з навчанням Що маємо зараз: CRM-система: Altegio (YCLIENTS). Основний канал трафіку: Instagram Direct… AI та машинне навчання, Розробка ботів ∙ 1 день 8 годин тому ∙ 31 ставка	5000 UAH

Arushi Kulkarni

Чандігарх

Серія інтерв'ю з наукою даних: Частина 1

Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання

Генерація та сегментація бази даних водіїв і транспортних компаній США

Технічний консультант з оптимізації заліза та аудиту стабільності пам'яті

Автоматизація маркетингу через ШІ

Створення ІІ-Агента

«Автоматизація / Чат-боти» «Налаштування CRM»