❓Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping
Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.
🔍Что можно сделать
1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор — Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.
2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг — Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.
3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа — Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.
⚠️Подводный камень: Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.
❓Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping
Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.
🔍Что можно сделать
1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор — Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.
2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг — Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.
3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа — Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.
⚠️Подводный камень: Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru