Если увеличить объем обучающих данных, всегда ли модель машинного обучения будет работать лучше
Хотя увеличение данных часто улучшает обобщающую способность модели, есть несколько случаев, когда это не дает ожидаемого эффекта:
❗ Шумные или нерелевантные данные — если в новый набор включены некорректные, повторяющиеся или нерелевантные примеры, модель может запутаться и работать хуже.
❗ Неправильная архитектура — если модель недостаточно сложна (например, линейная при нелинейных зависимостях), даже большой объем данных не поможет.
❗ Выборка сдвинута — если новые данные не отражают реальные распределения (например, изображения кошек в наборе данных для собак), модель не улучшится.
Если увеличить объем обучающих данных, всегда ли модель машинного обучения будет работать лучше
Хотя увеличение данных часто улучшает обобщающую способность модели, есть несколько случаев, когда это не дает ожидаемого эффекта:
❗ Шумные или нерелевантные данные — если в новый набор включены некорректные, повторяющиеся или нерелевантные примеры, модель может запутаться и работать хуже.
❗ Неправильная архитектура — если модель недостаточно сложна (например, линейная при нелинейных зависимостях), даже большой объем данных не поможет.
❗ Выборка сдвинута — если новые данные не отражают реальные распределения (например, изображения кошек в наборе данных для собак), модель не улучшится.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
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.
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 tw
