В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к тестовой выборке, другой обучили до кросс‑валидации, третий сломался при передаче проекта коллеге. В статье разберём, как Pipeline в sklearn помогает собрать обработку данных и модель в единый воспроизводимый конвейер, снизить риск data leakage и упростить работу со сложными ML‑сценариями. Читать гайд
Jenkins Convert To Pipeline Plugin 1.0 and earlier uses basic string concatenation to convert Freestyle projects' Build Environment, Build Steps, and Post-build Actions to the equivalent Pipeline step invocations, allowing attackers able to configure Freestyle projects to prepare a crafted configuration that injects Pipeline script code into the (unsandboxed) Pipeline resulting from a convertion by Jenkins Convert To Pipeline Plugin.
В общем контексте под утечкой данных часто имеют в виду ситуацию, когда без разрешения или без соблюдения должных мер безопасности кому-то постороннему передают конфиденциальную информацию. В результате нарушается безопасность и конфиденциальность данных. В машинном обучении речь идёт о другой проблеме, когда информация из тестового датасета ошибочно попадает в обучающий. Читать дальше →
Линейные модели — один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в машинном обучении. Несмотря на свою простоту, они широко используются на практике: в кредитном скоринге, прогнозировании цен, анализе рисков и везде, где важна интерпретируемость результата. Всем…