Что вы знаете про калибровку уверенности/вероятности?
Калибровкой уверенности или вероятности называют процесс корректировки прогнозируемых данных классификатора, чтобы они точнее отражали реальную вероятность события.
Допустим, мы решаем задачу классификации с n классами. Модель выдаёт некоторые оценки принадлежности объектов к классам — уверенности. После этого каждый объект можно отнести к классу с максимальной оценкой. Возникает вопрос: какова вероятность, что ответ верный? Эту вероятность хотелось бы оценивать на этапе формирования ответа.
«Удобный» вариант сделать это — использовать предположение, что эта вероятность равна максимальной оценке алгоритма (уверенности). Если данное равенство выполняется с достаточной точностью, то можно сказать, что «классификатор хорошо откалиброван». Условия калибровки, в принципе, могут быть и другими. Например, можно хотеть, чтобы вообще все оценки соответствовали вероятностям.
Зачем нужна калибровка?
▫️Чтобы понимать, насколько результатам алгоритма можно доверять. ▫️Чтобы точнее решать задачи. Так, в языковых моделях при генерации текстов используются вероятности появления отдельных токенов.
Что вы знаете про калибровку уверенности/вероятности?
Калибровкой уверенности или вероятности называют процесс корректировки прогнозируемых данных классификатора, чтобы они точнее отражали реальную вероятность события.
Допустим, мы решаем задачу классификации с n классами. Модель выдаёт некоторые оценки принадлежности объектов к классам — уверенности. После этого каждый объект можно отнести к классу с максимальной оценкой. Возникает вопрос: какова вероятность, что ответ верный? Эту вероятность хотелось бы оценивать на этапе формирования ответа.
«Удобный» вариант сделать это — использовать предположение, что эта вероятность равна максимальной оценке алгоритма (уверенности). Если данное равенство выполняется с достаточной точностью, то можно сказать, что «классификатор хорошо откалиброван». Условия калибровки, в принципе, могут быть и другими. Например, можно хотеть, чтобы вообще все оценки соответствовали вероятностям.
Зачем нужна калибровка?
▫️Чтобы понимать, насколько результатам алгоритма можно доверять. ▫️Чтобы точнее решать задачи. Так, в языковых моделях при генерации текстов используются вероятности появления отдельных токенов.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
Find Channels On Telegram?
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
