Как бы вы разбили все существующие магазины компании на две группы для проверки гипотезы?

Можно использовать различные подходы. Вот некоторые:

▪️Случайное разделение.
Рандомизация помогает снизить влияние внешних факторов.

▪️Стратификация.
Если есть известные переменные (например, географическое расположение, размер города, уровень дохода), которые могут влиять на результаты, можно сначала разделить магазины на подгруппы (страты) по этим переменным.

▪️Кластеризация.
Используя методы кластеризации (например, k-means), можно разбить магазины на группы по схожести характеристик (например, объём продаж, клиентская база).

В целом, выбор метода разделения выборки зависит от цели исследования и от самих данных.

#статистика

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

Коротко опишите процесс обучения нейронной сети

🔹Инициализация весов
Веса в нейронной сети можно инициализировать, например, случайными значениями.

🔹Прямой проход (forward propagation)
На этом шаге входные данные последовательно проходят через все слои нейронной сети. На каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных значений и применение активационной функции, в результате чего формируется предсказание модели

🔹Вычисление ошибки
Рассчитывается значение функции потерь, которое показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения.

🔹Обратное распространение ошибки (backpropagation)
Этот этап включает в себя вычисление градиентов ошибки относительно каждого веса нейронной сети путём обратного прохождения через все слои модели, начиная с выходного слоя. В результате веса обновляются для минимизации функции потерь.

🔹Повторение процесса
Описанные шаги повторяются на каждом этапе обучения до достижения приемлемого уровня ошибки или заданного количества повторений.

#машинное_обучение
#глубокое_обучение

Что такое обучение представлений?

Объекты, с которыми работают алгоритмы машинного обучения, могут быть невероятно разнообразными и часто состоят из множества низкоуровневых компонентов, таких как цвет пикселя, амплитуда звукового сигнала в конкретный момент времени или буква в тексте. Эти компоненты сами по себе несут мало информации, но вместе формируют более сложные структуры, такие как музыка, изображения или текст.

Задача заключается в том, чтобы преобразовать сложные объекты в представления, которые легче анализировать и использовать для решения различных задач. Этот процесс называется обучением представлений, и он позволяет выделить информативные признаки объектов, которые можно применять для решения задач классификации, кластеризации и других.

Один из самых мощных инструментов для обучения представлений — это нейронные сети. Например, в свёрточных нейросетях для изображений первые слои обучаются выделять низкоуровневые признаки, такие как края объектов, тогда как более глубокие слои могут представлять более сложные концепции, такие как формы или даже целые объекты.

#глубокое_обучение

🤖 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👈

В линейных моделях часто добавляют смещение (bias) к признакам. Объясните, зачем это делается?

Смещение (bias) — это дополнительный параметр модели, который добавляется к линейной комбинации признаков перед применением функции активации. Например, в нейросетях bias добавляется к сумме взвешенных входов перед передачей на следующий слой. Его роль заключается в сдвиге графика функции активации вправо или влево, что помогает сети охватывать более широкий диапазон данных.

Представьте себе простую линейную функцию y = ax + b. Если мы меняем значение a (это эквивалент веса в линейной модели), мы меняем наклон функции. Однако если мы регулируем b (эквивалент смещения), мы сдвигаем всю функцию по оси X. Это позволяет модели лучше подстраиваться под данные, особенно в ситуациях, когда зависимость между переменными не проходит через начало координат.

Смещение также помогает предотвратить проблем в тех случаях, когда все входные признаки равны нулю. Без смещения модель предскажет 0, даже если это не соответствует реальности. Смещение добавляет модели гибкости и позволяет ей корректно работать даже в таких условиях.

#машинное_обучение

🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам

Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.

🔗 Статья

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉авторов в наше медиа proglib.io
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

Что такое JAX?

JAX — это фреймворк для вычислений и исследований в области машинного обучения. Он предоставляет API, совместимое с NumPy, и поддерживает автоматическое дифференцирование, векторизацию, параллелизацию и компиляцию в реальном времени для GPU/TPU. JAX ориентирован на скорость и производительность и подходит для обучения больших моделей, требующих мощных ускорителей.

🔗 Ссылка на документацию JAX

#программирование

🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.

В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

👉 Читать статью

Для чего нужен Apache Airflow?

Apache Airflow — это инструмент для создания, планирования и управления сложными пайплайнами данных. Он особенно полезен в ситуациях, когда необходимо автоматизировать процессы обработки данных, включающие выполнение большого количества задач в определённой последовательности или параллельно.

Вот задачи, которые решает Apache Airflow:

▪️Позволяет запускать пайплайны по расписанию. Это может быть как простое расписание (например, ежедневное выполнение), так и сложное, например, запуск во второй вторник каждого месяца.

▪️Помогает организовать выполнение задач в правильном порядке. Например, если нужно сначала загрузить данные с нескольких источников, а затем выполнить их обработку, Airflow позволяет настроить последовательное или параллельное выполнение задач.

▪️Предоставляет интерфейс для мониторинга выполнения пайплайнов, где можно видеть историю выполнения задач, анализировать логи и производительность, а также повторно запускать задачи при необходимости.

Кроме того, Apache Airflow поддерживает интеграцию с различными внешними сервисами (например, базами данных).

#данные