Data Science | Тесты

🤔 Что такое градиентное затухание?

Градиентное затухание (vanishing gradients) — это проблема, когда в глубоких нейросетях градиенты становятся очень малыми при обратном распространении.
Это мешает обновлению весов в начальных слоях, и обучение "замирает".
Чаще всего возникает в RNN и в сетях с плохой инициализацией или неподходящей функцией активации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что можешь сказать про оконные функции?

Оконные функции в SQL и в библиотеках анализа данных, таких как pandas, позволяют выполнять вычисления по подмножествам данных (окнам), которые связаны с текущей строкой. Это включает в себя операции, такие как суммирование, вычисление среднего, и другие статистические функции, применяемые к "окну" данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как валидировать временные ряды?

Валидация по времени включает разбиение данных на интервалы с учётом временной последовательности. Методы: time series split (скользящее окно), расширяемое окно или кросс-валидация по времени.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что знаешь про early stopping?

Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как можно сравнивать два ненормальных распределения?

1. Применить непараметрические тесты, такие как тест Манна-Уитни или Краскела-Уоллиса.
2. Использовать бутстрепинг для создания доверительных интервалов.
3. Рассмотреть преобразование данных для приближения к нормальному виду.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что такое бэкпропагейшен (Backpropagation)?

Это алгоритм обновления весов в нейросети путем распространения ошибки от выхода к входу:
1. Прямой проход – данные проходят через сеть, вычисляя предсказания.
2. Вычисление ошибки – разница между предсказанием и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки – градиенты ошибки передаются назад через слои с помощью правила цепочки (chain rule).
4. Обновление весов – веса корректируются методом градиентного спуска.
Бэкпропагейшен – ключевой алгоритм, позволяющий обучать глубокие нейронные сети.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что такое Boxplot?

Это статистический график, показывающий распределение данных:
1. Ящик (Box) – показывает межквартильный размах (между Q1 и Q3).
2. Линия внутри ящика – медиана (Q2).
3. "Усы" – представляют диапазон данных без выбросов.
4. Точки за пределами усов – выбросы.
Boxplot полезен для визуализации асимметрии, выбросов и распределения данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний