Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/985 -
🤔Что делать, если в небольшом размеченном наборе сильно несбалансированные классы, но среди неразмеченных данных, возможно, есть представители миноритарного класса
Когда классы сильно несбалансированы, модель может вообще не научиться распознавать редкий класс — особенно если в размеченных данных он почти не представлен. Это особенно критично, если модель начинает обучение уже с перекосом в сторону большинства.
🛠Как с этим справиться
1. Усиливаем вклад миноритарного класса в функцию потерь — Используем взвешивание классов или focal loss, который автоматически усиливает вклад трудных примеров.
2. Применяем регуляризацию на неразмеченных данных — Например, consistency regularization, при которой модель должна давать стабильные предсказания при слабых искажениях входа.
3. Активный отбор редких примеров среди неразмеченного пула — Можно применять кластеризацию и отбирать для разметки точки из «редких» кластеров — это метод active cluster labeling.
4. Анализируем предсказания модели на неразмеченных данных — Если модель слабо уверена в каком-то сегменте — возможно, это и есть миноритарный класс. Такие точки можно приоритизировать для ручной разметки.
🤔Что делать, если в небольшом размеченном наборе сильно несбалансированные классы, но среди неразмеченных данных, возможно, есть представители миноритарного класса
Когда классы сильно несбалансированы, модель может вообще не научиться распознавать редкий класс — особенно если в размеченных данных он почти не представлен. Это особенно критично, если модель начинает обучение уже с перекосом в сторону большинства.
🛠Как с этим справиться
1. Усиливаем вклад миноритарного класса в функцию потерь — Используем взвешивание классов или focal loss, который автоматически усиливает вклад трудных примеров.
2. Применяем регуляризацию на неразмеченных данных — Например, consistency regularization, при которой модель должна давать стабильные предсказания при слабых искажениях входа.
3. Активный отбор редких примеров среди неразмеченного пула — Можно применять кластеризацию и отбирать для разметки точки из «редких» кластеров — это метод active cluster labeling.
4. Анализируем предсказания модели на неразмеченных данных — Если модель слабо уверена в каком-то сегменте — возможно, это и есть миноритарный класс. Такие точки можно приоритизировать для ручной разметки.
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
