Какие методы оптимизации в машинном обучении вы знаете?
Оптимизация — это, в сущности, процесс настройки алгоритма таким образом, чтобы минимизировать или максимизировать определённую функцию потерь.
🟣Градиентный спуск. Самый простой и известный метод. Параметры модели обновляются с помощью градиента, чтобы прийти к точке минимума. Градиент — это вектор, направление которого совпадает с направлением наискорейшего локального возрастания функции. Соответственно, нас интересует антиградиент, то есть направление наискорейшего локального убывания.
🟣Стохастический градиентный спуск. Вариация метода выше. В этом случае мы подменяем вычисление градиента по всей выборке вычислением по случайной подвыборке. Это ускоряет процесс обучения.
🟣Градиентный спуск с моментом. Ещё одна вариация. С математической точки зрения, мы добавляем к градиентному шагу ещё одно слагаемое, которое содержит информацию о предыдущих шагах.
🟣Adagrad. Адаптация стохастического градиентного спуска. Алгоритм адаптирует размер шага для каждого параметра индивидуально, что позволяет более эффективно находить оптимум.
🟣RMSprop. Метод, разработанный для решения проблемы быстрого уменьшения скорости обучения в Adagrad.
🟣Adam (ADAptive Momentum). Объединяет в себе идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop.
Какие методы оптимизации в машинном обучении вы знаете?
Оптимизация — это, в сущности, процесс настройки алгоритма таким образом, чтобы минимизировать или максимизировать определённую функцию потерь.
🟣Градиентный спуск. Самый простой и известный метод. Параметры модели обновляются с помощью градиента, чтобы прийти к точке минимума. Градиент — это вектор, направление которого совпадает с направлением наискорейшего локального возрастания функции. Соответственно, нас интересует антиградиент, то есть направление наискорейшего локального убывания.
🟣Стохастический градиентный спуск. Вариация метода выше. В этом случае мы подменяем вычисление градиента по всей выборке вычислением по случайной подвыборке. Это ускоряет процесс обучения.
🟣Градиентный спуск с моментом. Ещё одна вариация. С математической точки зрения, мы добавляем к градиентному шагу ещё одно слагаемое, которое содержит информацию о предыдущих шагах.
🟣Adagrad. Адаптация стохастического градиентного спуска. Алгоритм адаптирует размер шага для каждого параметра индивидуально, что позволяет более эффективно находить оптимум.
🟣RMSprop. Метод, разработанный для решения проблемы быстрого уменьшения скорости обучения в Adagrad.
🟣Adam (ADAptive Momentum). Объединяет в себе идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
In recent times, Telegram has gained a lot of popularity because of the controversy over WhatsApp’s new privacy policy. In January 2021, Telegram was the most downloaded app worldwide and crossed 500 million monthly active users. And with so many active users on the app, people might get messages in bulk from a group or a channel that can be a little irritating. So to get rid of the same, you can mute groups, chats, and channels on Telegram just like WhatsApp. You can mute notifications for one hour, eight hours, or two days, or you can disable notifications forever.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
