Тесты по теме Основы ML
Базовые концепции ML для практиков
Тесты
Основы ML — Начальный
Supervised vs unsupervised, сплиты, переобучение, метки, классификация vs регрессия, базовые метрики, loss, градиентный спуск и кросс-валидация.
НачальныйОткрытьОсновы ML — Средний
Регуляризация, ROC/F1, дисбаланс, scaling, кодирования, ансамбли, утечки, early stopping, losses, softmax, эмбеддинги и дисциплина тюнинга.
СреднийОткрытьОсновы ML — Продвинутый
Bias–variance, калибровка, оговорки интерпретируемости, метрики дисбаланса, динамика обучения deep learning, transfer/domain shift, пределы каузальности, nested CV и drift.
ПродвинутыйОткрыть