Объясните алгоритм машинного обучения SVM.

SVM, или машина опорных векторов, представляет собой алгоритм обучения с учителем, который может использоваться для классификации и регрессии. Он стремится построить модель в n-мерном пространстве, где каждая функция соответствует определенной координате. SVM использует гиперплоскости для разделения различных классов на основе выбранной функции ядра.

У вас есть набор данных, который содержит информацию о времени, когда пользователи кликают на рекламу. Как можно использовать эти данные для оптимизации рекламных кампаний?

Существует множество возможностей использования этих данных для оптимизации рекламных кампаний. Один из подходов заключается в создании модели, которая анализирует данные и прогнозирует, когда пользователи наиболее вероятно будут нажимать на рекламу. Это позволит оптимизировать размещение рекламы, например, увеличивать ставки в те моменты, когда вероятность клика выше. Другой способ — использование данных для сегментации пользователей на группы в зависимости от их вероятности клика на рекламу. Это позволит создавать более персонализированные и целевые рекламные сообщения для каждой группы пользователей.
#вопросы_с_собеседований

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Что такое Random Forest?

Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации.

Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.

В чем отличие между искусственным интеллектом, машинным обучением и Data Science?

Термин "Искусственный интеллект" (ИИ) охватывает широкий спектр приложений, начиная от робототехники и заканчивая анализом текста. Он объединяет как бизнес-аспекты, так и технические аспекты. Машинное обучение, в свою очередь, является подмножеством ИИ и фокусируется на узком круге задач, выполняя в основном техническую роль. Data Science (наука о данных) не является подмножеством машинного обучения, но использует его для анализа данных и предсказания будущих событий. Главным образом, Data Science ориентирована на бизнес-приложения.

Для чего нужен Scrapy?

Scrapy — это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое.

Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.

Как выбрать, какие аугментации использовать?

Дополнения действительно зависят от типа выходных классов и функций, которые вы хотите, чтобы ваша модель изучила. Например. Если в вашем наборе данных в основном есть правильно освещенные изображения и вы хотите, чтобы ваша модель прогнозировала и плохо освещенные изображения, вы можете применить сдвиг каналов к своим данным и включить полученные изображения в свой набор данных для получения лучших результатов.

Что такое рекомендательные системы?
Рекомендательные системы — это подкласс информационных фильтров, которые используются для прогнозирования предпочтений или оценок, которые пользователь может выставить продукту. Эти системы нашли широкое применение в различных областях, таких как фильмы, новости, статьи, товары, музыка и другие.

Вам предоставлен набор данных, содержащий информацию о том, когда пользователи нажимают на рекламу. Как бы вы использовали эти данные для оптимизации рекламных кампаний?

Существует множество методов, которые позволяют использовать эти данные для оптимизации рекламных кампаний. Один из подходов заключается в создании модели на основе этих данных, которая способна предсказывать, когда пользователи с большей вероятностью будут нажимать на рекламу. Другой подход заключается в использовании данных для разделения пользователей на группы в зависимости от их вероятности клика на рекламу.

🤖 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👈

Что такое переобучение (overfitting), и какие методы можно применить, чтобы его избежать?

При переобучении модель слишком хорошо «заучивает» тренировочные данные и, следовательно, плохо предсказывает на новых данных, которые ещё не «видела». Чтобы снизить риск overfitting, можно сделать следующее:

✔️Определить критерии ранней остановки: например, вы можете прекратить обучение, если результаты модели на валидационных данных не улучшаются в течение заданного числа эпох.
✔️Взять более простую модель с меньшим числом параметров.
✔️Добавить регуляризацию (например, L1 и L2).
✔️Выбрать наиболее информативные признаки, чтобы снизить шум.
✔️Использовать ансамблевые методы, которые объединяют «слабые» модели для получения более точных результатов.
✔️Увеличить набор входных данных (если возможно).

Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?

👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб.
👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход.
👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии.
👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай.
👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные.
👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.

На собесах любят спрашивать, что такое градиентный бустинг и причём здесь градиент.

Градиентный бустинг — это ансамблевый метод, то есть он комбинирует предсказания нескольких базовых моделей. В данном случае эти базовые модели (чаще всего деревья) строятся последовательно, и каждая новая учится исправлять ошибки предыдущих.

Всё начинается с простого предсказания начальной моделью целевой переменной. Затем вычисляется значение функции потерь (loss). Допустим, что предсказание первой модели на 5 больше настоящего значения. Если бы следующая новая модель выдавала ответ -5, то сумма ответов этих двух моделей оказалась бы идеальной. В реальности моделей может быть сколько угодно — строим до тех пор, пока не получим приемлемый результат.

Каждый очередной алгоритм в градиентном бустинге будет обучаться предсказывать отрицательный градиент (или антиградиент) функции потерь на основе предсказания предыдущей модели. Это позволяет обобщить метод на любую дифференцируемую функцию потерь. Конечным результатом будет взвешенная сумма результатов всех моделей.

🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)

Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.

В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.

Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).

Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).

Какой должна быть глубина деревьев решений в ансамблях?

Конкретное число назвать нельзя, но есть некоторые наблюдения.

🌲 Random Forest (Случайный лес). Тут можно использовать относительно глубокие деревья, так как метод предполагает уменьшение разброса за счёт усреднения отдельных ответов деревьев. А вот смещение у каждого дерева должно быть маленьким.
🌲 Gradient Boosting (Градиентный бустинг). Здесь, как правило, применяются менее глубокие деревья (например, с глубиной 3). Это помогает снизить риск переобучения.

В целом, оптимальная глубина часто определяется экспериментально. Можно использовать инструменты для перебора параметров, например, GridSearchCV.

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.