Почему модель, обученная с L1-регуляризацией, может приводить к более интерпретируемым результатам по сравнению с L2-регуляризацией?

🔹 L1-регуляризация (Lasso) добавляет к функции потерь сумму модулей весов, что способствует обнулению некоторых из них. Это приводит к разреженности модели — многие параметры становятся нулевыми, оставляя только значимые признаки. В результате модель становится проще и легче интерпретируется.

🔹 L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, но не зануляет их, а только уменьшает. Это делает модель более устойчивой к шуму, но не позволяет выявить наименее значимые признаки.

📌 L1-регуляризация действует как механизм автоматического отбора признаков, что упрощает интерпретацию модели. L2, в свою очередь, помогает сглаживать веса, но не делает модель разреженной.

Почему глубокие нейросети могут переобучаться, даже если количество данных огромное

🔹 Избыточная параметризация — современные нейросети содержат миллионы (или даже миллиарды) параметров, что позволяет им запоминать данные вместо обобщения.

🔹 Коррелированные признаки — если данные содержат мало информативных или избыточных признаков, модель может подстроиться под шум, а не выделить полезные закономерности.

🔹 Смещение в данных — если тренировочные данные недостаточно разнообразны или не представляют реальный мир, сеть может слишком хорошо подстроиться под них, но плохо работать на новых примерах.

🔹 Отсутствие регуляризации — методы вроде L1/L2-регуляризации, dropout и batch normalization помогают бороться с переобучением, но если они не используются, сеть может переобучиться даже на больших данных.

Какая функция потерь используется в процессе обучения сети на изображении

В процессе обучения используется комбинированная функция потерь, которая представляет собой взвешенное среднее из:

🔹 Style loss (потеря стиля) — оценивает, насколько хорошо сгенерированное изображение соответствует стилю эталонного изображения.

🔹 Content loss (потеря содержимого) — следит за тем, чтобы сгенерированное изображение сохраняло ключевые структуры оригинального контента.

🐳 DeepSeek-R1 — очередной значительный шаг в развитии ИИ. Для сообщества ML-разработчиков и исследователей этот релиз важен по двум причинам:

👉 Это модель с открытыми весами, имеющая уменьшенные, дистиллированные версии.
👉 Она использует и анализирует метод обучения, который позволяет воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI o1.

Разберемся, как происходило обучение DeepSeek-R1: https://proglib.io/sh/SwVUWXrFN3

Как классическая классификация ML помогает в реальном мире

🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.

✅ Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное.
✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь!
✅ Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ.
✅ Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.

14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:

- Как выбрать оптимальные признаки

- Что делать с несбалансированными данными

- Как интерпретировать результаты модели

🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .

Приходи!

Правда или Ложь: высокий информационный выигрыш при разбиении ухудшает точность модели (дерева решений)?

Ответ: ✅ Правда. Хотя высокий информационный выигрыш означает значительное уменьшение неопределенности, он также может привести к переобучению. В этом случае дерево слишком точно подстраивается под обучающую выборку, теряя способность обобщать закономерности на новых данных.

Почему в глубоких нейросетях используют функции активации, такие как ReLU, вместо линейных

Если в каждой нейронной связи использовать только линейные преобразования, вся сеть сводится к одной линейной функции, независимо от количества слоев. Это делает нейросеть неспособной моделировать сложные нелинейные зависимости.

🔹 ReLU (Rectified Linear Unit) и другие нелинейные функции помогают сети изучать сложные представления и разделять данные в многомерном пространстве.

Каковы преимущества и ограничения метода SVM с использованием нелинейных ядер

В отличие от линейного SVM, использование ядра позволяет проекцировать данные в пространство более высокой размерности, где они могут стать линейно разделимыми.

Преимущества:
✅ Обработка нелинейных данных: ядра позволяют эффективно решать задачи, где данные не могут быть разделены линейно.
✅ Гибкость: разнообразие ядер делает SVM универсальным инструментом для различных типов задач.

Ограничения:
🚫 Выбор ядра и параметров: требует тщательной настройки, что может быть трудоемким процессом.
🚫 Вычислительные затраты: для большИх данных SVM с ядром может быть медленным и требовать бОльших вычислительных ресурсов.

Почему уменьшение ошибки на обучающей выборке не всегда приводит к лучшей обобщающей способности модели

✅ Это может быть признаком переобучения. Когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, она начинает запоминать их, а не учиться выделять общие закономерности. В результате на тестовой выборке её точность падает.

🔍 Как избежать? Используйте регуляризацию (L1/L2), кросс-валидацию, добавляйте больше данных или применяйте техники увеличения данных (data augmentation).

Как изменить предобученную нейросеть с классификации на регрессию

✅ Ответ: используем transfer learning — перенос знаний с одной задачи на другую.

Что делаем?
🔹 Заменяем последний полносвязный слой и Softmax (отвечающий за классификацию) на один нейрон (или новый полносвязный слой) для регрессии.
🔹 Опционально замораживаем первые слои, если данных мало или нужна быстрая сходимость.
🔹 Обучаем сеть на новых данных с функцией потерь для регрессии.

Таким образом, мы сохраняем мощные фичи первых слоев, обученные на огромных датасетах, но адаптируем выход под задачу регрессии.

🐳 Делаем конкурента DeepSeek R1-Zero на домашней пекарне: метод GRPO в Unsloth

Обычно LLM требуют мощных GPU, но теперь даже на видеокарте с ограниченной памятью можно обучать модели логического рассуждения.

💡 Фишка — новый алгоритм GRPO, который позволяет моделям развивать логическое мышление без вмешательства человека.

Подробнее в нашей статье: https://proglib.io/sh/MyBCbq9is5

Можно ли использовать CNN для классификации 1D-сигнала

✅ Да, но есть нюансы.
Для временных рядов чаще применяют рекуррентные сети (RNN), так как они учитывают последовательность данных. Однако сверточные сети (CNN) тоже могут быть полезны, особенно если важны повторяющиеся шаблоны в сигнале.

🔹 CNN — хорошо распознают локальные закономерности через скользящие окна.
🔹 RNN — учитывают временную зависимость между значениями.
🔹 QRNN — гибридный подход, объединяющий преимущества CNN и RNN.

Выбор зависит от задачи и структуры данных!

Правда или ложь: градиентный спуск гарантированно найдёт локальный минимум, если шаг обучения уменьшается правильно, а минимум конечен.

💡 Ответ: правда

Но есть нюанс: градиентный спуск не гарантирует нахождение глобального минимума. В сложных функциях он может застрять в локальных минимумах или седловых точках.

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

⚠️ В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!

Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.

❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»

❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»

❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.

🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!

🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!

💘 Как же это было?

Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉

Почему RMSE и MAE могут давать разную оценку качества модели

RMSE (Root Mean Squared Error) и MAE (Mean Absolute Error) — это две популярные метрики регрессии, но они ведут себя по-разному при наличии выбросов.

🔹 MAE — это средняя абсолютная ошибка, измеряет среднее отклонение предсказаний от истинных значений. Она линейно реагирует на ошибки, то есть один большой выброс не окажет значительного влияния.
🔹 RMSE — это корень из среднеквадратичной ошибки, которая квадратично увеличивает вклад больших ошибок. Это значит, что RMSE сильнее наказывает за крупные выбросы, чем MAE.

📊 Пример:
Если у вас есть предсказания: [2, 3, 4, 5, 100] при истинных значениях [2, 3, 4, 5, 6],
то MAE ≈ 18, а RMSE ≈ 40. RMSE выросло сильнее из-за большого выброса в 100.

Как работает градиентный бустинг, и в чем его преимущества перед классическим бустингом

Ответ:
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) — это ансамблевый метод, в котором слабые модели (обычно деревья решений) обучаются последовательно, и каждая следующая модель корректирует ошибки предыдущей. В отличие от классического бустинга (AdaBoost), градиентный бустинг минимизирует функцию потерь с помощью градиентного спуска.

Как работает:
▪️ Первая модель обучается на исходных данных.
▪️ Далее вычисляется остаточная ошибка (разница между предсказанными и реальными значениями).
▪️ Следующая модель обучается на этой ошибке, пытаясь её минимизировать.
▪️ Процесс повторяется, и все модели комбинируются для финального предсказания.

Что такое трансформеры (Transformers) в машинном обучении, и чем они отличаются от рекуррентных нейронных сетей (RNN)

✔️ Трансформеры — это архитектура нейросетей, основанная на механизме само внимания (self-attention), которая эффективно обрабатывает последовательности данных, такие как текст. Они стали основой моделей NLP, включая BERT и GPT.

Отличия от RNN:
1. Параллелизм — в отличие от RNN, трансформеры могут обрабатывать все токены одновременно, а не последовательно, что ускоряет обучение.
2. Долгосрочные зависимости — механизм само внимания позволяет учитывать контекст из любых частей последовательности, тогда как RNN страдают от проблемы затухающих градиентов.