Какие компромиссы при выборе более сложной модели для маленького, но чистого датасета, versus более простой модели для большого, но шумного датасета
▪️Сложная модель на маленьком, но качественном датасете: — Может лучше обобщать, если шум минимален, потому что на таком датасете модель фокусируется на сильных, стабильных паттернах. — Однако, сложные модели могут переобучаться при недостаточном объеме данных, особенно если выборка не отражает всю разнообразие распределения данных.
▪️Простая модель на большом, шумном датасете: — Простая модель может быть более устойчивой к выбросам и случайному шуму, если данных достаточно, чтобы сгладить несоответствия. — Если шум не слишком велик, то большой датасет может позволить модели выявить общие тенденции, несмотря на неточности.
▪️ Подводные камни и крайние случаи: — Несоответствие между емкостью модели и размером данных: сложная модель может запомнить маленькие подмножества данных, не научившись обобщать.
— Чрезмерное упрощение при сильном шуме: если датасет слишком шумный и при этом используется простая модель, можно недообучиться, упустив важные детали.
— Сдвиги в распределении данных: сложная модель может случайно выучить артефакты, которые встречаются только в маленькой выборке, в то время как простая модель на большом датасете может схватывать более обобщенные особенности.
Какие компромиссы при выборе более сложной модели для маленького, но чистого датасета, versus более простой модели для большого, но шумного датасета
▪️Сложная модель на маленьком, но качественном датасете: — Может лучше обобщать, если шум минимален, потому что на таком датасете модель фокусируется на сильных, стабильных паттернах. — Однако, сложные модели могут переобучаться при недостаточном объеме данных, особенно если выборка не отражает всю разнообразие распределения данных.
▪️Простая модель на большом, шумном датасете: — Простая модель может быть более устойчивой к выбросам и случайному шуму, если данных достаточно, чтобы сгладить несоответствия. — Если шум не слишком велик, то большой датасет может позволить модели выявить общие тенденции, несмотря на неточности.
▪️ Подводные камни и крайние случаи: — Несоответствие между емкостью модели и размером данных: сложная модель может запомнить маленькие подмножества данных, не научившись обобщать.
— Чрезмерное упрощение при сильном шуме: если датасет слишком шумный и при этом используется простая модель, можно недообучиться, упустив важные детали.
— Сдвиги в распределении данных: сложная модель может случайно выучить артефакты, которые встречаются только в маленькой выборке, в то время как простая модель на большом датасете может схватывать более обобщенные особенности.
To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.
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 nl
