Алгоритмы и модели машинного обучения оценивают по разным параметрам: от них зависит, насколько быстро и точно работает модель. Один из таких параметров — сходимость, или конвергенция алгоритма. Сходимость показывает, насколько быстро модель достигает «оптимума» — точки, за которой меньше ошибается и делает более точные прогнозы. Читать далее
Зачем дата-сайентисту векторы, матрицы и собственные значения? В статье Марии Жаровой, ML-инженера Wildberries и автора канала Easy Data, — простое объяснение, как линейная алгебра помогает понимать, что происходит внутри моделей машинного обучения. Без доказательств и зубрежки: только визуализации, реальные кейсы и примеры из практики. Читать далее
Представители сильного пола от природы тщеславны. И можно сыграть на этом, чтобы захватить его быстро, эффективно, а главное - абсолютно для него незаметно. А чтобы достичь желаемого результата довольно всего лишь... Правильно сделать ему комплимент! - Похвали его за изменения. Он
Итог по кабинету сходится с отчётом Wildberries до копейки, а прибыль по артикулам посчитана неверно. Разбираю, почему совпадение «сверху» ничего не доказывает, как устроена сверка двумя независимыми источниками, какие инварианты ловят ошибки по товарам, и где мой движок ошибался: чужая колонка, потерянный знак, файл, который врёт о своём размере. Читать далее