Какие стратегии подбора гиперпараметров вы знаете?
Можно назвать три стратегии:
✔️Grid Search При таком подходе для каждого гиперпараметра пользователю необходимо вручную указать список значений, которые алгоритм сможет опробовать. Далее модель обучается, используя каждую комбинацию гиперпараметров, и возвращает комбинацию, которая даёт оптимальный результат. Этот подход может быть довольно затратным в вычислительном отношении. ✔️Случайный поиск Этот подход похож на Grid Search, но отличается тем, что вместо указания того, какие значения следует проверять для каждого гиперпараметра, даётся верхняя и нижняя граница значений для каждого гиперпараметра. Затем с равномерной вероятностью выбираются случайные значения в пределах этих границ. Далее пользователю возвращается лучшая комбинация. ✔️Байесовская оптимизация Этот подход основан на теореме Байеса. Эта теорема описывает вероятность наступления события на основе имеющейся информации. При Байесовской оптимизации строится вероятностная модель из набора гиперпараметров, который оптимизирует определённый показатель. Также используется регрессионный анализ для итеративного выбора наилучшего набора гиперпараметров.
Какие стратегии подбора гиперпараметров вы знаете?
Можно назвать три стратегии:
✔️Grid Search При таком подходе для каждого гиперпараметра пользователю необходимо вручную указать список значений, которые алгоритм сможет опробовать. Далее модель обучается, используя каждую комбинацию гиперпараметров, и возвращает комбинацию, которая даёт оптимальный результат. Этот подход может быть довольно затратным в вычислительном отношении. ✔️Случайный поиск Этот подход похож на Grid Search, но отличается тем, что вместо указания того, какие значения следует проверять для каждого гиперпараметра, даётся верхняя и нижняя граница значений для каждого гиперпараметра. Затем с равномерной вероятностью выбираются случайные значения в пределах этих границ. Далее пользователю возвращается лучшая комбинация. ✔️Байесовская оптимизация Этот подход основан на теореме Байеса. Эта теорема описывает вероятность наступления события на основе имеющейся информации. При Байесовской оптимизации строится вероятностная модель из набора гиперпараметров, который оптимизирует определённый показатель. Также используется регрессионный анализ для итеративного выбора наилучшего набора гиперпараметров.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
