Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

✅ Как понять, какие задачи можно эффективно объединить в мультизадачную модель

Ключевой критерий — наличие общей структуры или схожих признаков между задачами.

🔍 Хорошие кандидаты для мультизадачного обучения:
— Задачи, основанные на одинаковых входных данных (например, текст, изображения).
— Задачи, требующие похожего понимания структуры (например, синтаксического или семантического анализа в NLP).
— Задачи, где одна может обогащать представление для другой (например, часть речи ↔️ определение сущностей).

📌 Пример:
В NLP можно объединить задачи классификации тональности, распознавания именованных сущностей и анализа зависимостей — они все используют текст и извлекают структурированную информацию.

🚫 Плохие кандидаты — риск негативного переноса:
— Задачи с разными типами данных и отдельными признаковыми пространствами (например, изображение + аудио без общего контекста).
— Задачи с конфликтующими целями (например, одна требует обобщения, другая — запоминания деталей).

На что ещё обратить внимание:
➡️ Размер и баланс подзадач — мелкие задачи могут быть подавлены.
➡️ Возможность общей архитектуры (shared encoder + task-specific heads).
➡️ Наличие метрик для оценки взаимного влияния задач.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/1001

624 viewsMay 31 at 17:53

✅ Как понять, какие задачи можно эффективно объединить в мультизадачную модель

Ключевой критерий — наличие общей структуры или схожих признаков между задачами.

🔍 Хорошие кандидаты для мультизадачного обучения:
— Задачи, основанные на одинаковых входных данных (например, текст, изображения).
— Задачи, требующие похожего понимания структуры (например, синтаксического или семантического анализа в NLP).
— Задачи, где одна может обогащать представление для другой (например, часть речи ↔️ определение сущностей).

📌 Пример:
В NLP можно объединить задачи классификации тональности, распознавания именованных сущностей и анализа зависимостей — они все используют текст и извлекают структурированную информацию.

🚫 Плохие кандидаты — риск негативного переноса:
— Задачи с разными типами данных и отдельными признаковыми пространствами (например, изображение + аудио без общего контекста).
— Задачи с конфликтующими целями (например, одна требует обобщения, другая — запоминания деталей).

На что ещё обратить внимание:
➡️ Размер и баланс подзадач — мелкие задачи могут быть подавлены.
➡️ Возможность общей архитектуры (shared encoder + task-specific heads).
➡️ Наличие метрик для оценки взаимного влияния задач.

Библиотека собеса по Data Science