👌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.
The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
