Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ds_interview_lib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/989 -
👌Когда метод опорных векторов (SVM) может превосходить глубокую нейросеть на практике
SVM может показывать лучшие результаты, когда объём данных небольшой, но признаковое пространство — высокоразмерное и хорошо различающее. Особенно это актуально в узкоспециализированных задачах, где трудно собрать большие размеченные выборки (например, в медицине или биоинформатике).
Если удаётся подобрать подходящую ядровую функцию, SVM может эффективно аппроксимировать сложные границы между классами без необходимости обучения миллионов параметров, как в нейросетях.
⚠️На что стоит обратить внимание: — Глубокие нейросети склонны к переобучению на малых данных. Без правильной настройки регуляризации и архитектуры они могут хуже обобщать, чем более простые модели. — Нейросетям часто нужны хорошие инициализации весов, продвинутые оптимизаторы и большие вычислительные ресурсы. При неправильной конфигурации они могут проигрывать по скорости и стабильности SVM. — SVM проще интерпретировать и отлаживать в задачах с ограниченными ресурсами или когда важна воспроизводимость.
📌Вывод: Если данных мало, но признаки хорошо различают классы — не стоит сразу переходить к нейросетям. Грамотно настроенный SVM может быть не только быстрее, но и точнее.
👌Когда метод опорных векторов (SVM) может превосходить глубокую нейросеть на практике
SVM может показывать лучшие результаты, когда объём данных небольшой, но признаковое пространство — высокоразмерное и хорошо различающее. Особенно это актуально в узкоспециализированных задачах, где трудно собрать большие размеченные выборки (например, в медицине или биоинформатике).
Если удаётся подобрать подходящую ядровую функцию, SVM может эффективно аппроксимировать сложные границы между классами без необходимости обучения миллионов параметров, как в нейросетях.
⚠️На что стоит обратить внимание: — Глубокие нейросети склонны к переобучению на малых данных. Без правильной настройки регуляризации и архитектуры они могут хуже обобщать, чем более простые модели. — Нейросетям часто нужны хорошие инициализации весов, продвинутые оптимизаторы и большие вычислительные ресурсы. При неправильной конфигурации они могут проигрывать по скорости и стабильности SVM. — SVM проще интерпретировать и отлаживать в задачах с ограниченными ресурсами или когда важна воспроизводимость.
📌Вывод: Если данных мало, но признаки хорошо различают классы — не стоит сразу переходить к нейросетям. Грамотно настроенный SVM может быть не только быстрее, но и точнее.
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.
Unlimited members in Telegram group now
Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
