Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/269 -
1️⃣ Постановка задачи На этом этапе также стоит определиться с метриками (бизнес-метриками и DS-метриками), чтобы в дальнейшем оценивать модель. Помимо этого, можно идентифицировать все свои ограничения. 2️⃣Сбор и предобработка данных Сюда же относится этап генерации новых признаков. Не исключено, что к этому этапу придётся неоднократно возвращаться. 3️⃣Разведочный анализ данных На этом этапе нужно тщательно изучить данные, сформулировать гипотезы. 4️⃣Обучение модели Сначала стоит строить бейзлайн — модель без параметров. После этого можно настраивать модели и тестировать их. 5️⃣Развёртывание ML-модели На этом этапе необходимо перевести код в промышленный вид. Возможно придётся добавить бэкенд, фронтенд и др. Тут же обычно проводится A/B-тестирование. 6️⃣Поддержка модели Стоит подключить dashboard для отслеживания метрик, механизмы для мониторинга работы ML-модели, чтобы вовремя отлавливать ошибки.
1️⃣ Постановка задачи На этом этапе также стоит определиться с метриками (бизнес-метриками и DS-метриками), чтобы в дальнейшем оценивать модель. Помимо этого, можно идентифицировать все свои ограничения. 2️⃣Сбор и предобработка данных Сюда же относится этап генерации новых признаков. Не исключено, что к этому этапу придётся неоднократно возвращаться. 3️⃣Разведочный анализ данных На этом этапе нужно тщательно изучить данные, сформулировать гипотезы. 4️⃣Обучение модели Сначала стоит строить бейзлайн — модель без параметров. После этого можно настраивать модели и тестировать их. 5️⃣Развёртывание ML-модели На этом этапе необходимо перевести код в промышленный вид. Возможно придётся добавить бэкенд, фронтенд и др. Тут же обычно проводится A/B-тестирование. 6️⃣Поддержка модели Стоит подключить dashboard для отслеживания метрик, механизмы для мониторинга работы ML-модели, чтобы вовремя отлавливать ошибки.
#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
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
