Цифровые алгоритмы

ML-инженер не ограничивается выбором алгоритма и обучением модели в ноутбуке. В реальной работе нужно разобраться в данных, построить корректную валидацию, улучшить качество решения, обеспечить инференс и понимать, что происходит с моделью после релиза. Ниже — единая дорожная карта для двух направлений: Classic ML (в первую очередь табличные данные, классификация, регрессия, прогнозирование) и Computer Vision (изображения, видео, детекция, сегментация и трекинг). Она составлена как план освоения навыков, а не как требование выучить каждый перечисленный инструмент...

Фильтрация данных — это отбор не всех строк таблицы, а только тех записей, которые удовлетворяют заданному условию. Для фильтрации данных в SQL чаще всего используется оператор WHERE. WHERE позволяет указать условие, по которому строки будут включаться в результат запроса. Оператор записывается после блока FROM: SELECT column_1, column_2 FROM table_name WHERE column_2 >= 0; Если условие для строки возвращает TRUE, строка попадает в результат. Если условие возвращает FALSE или NULL, строка отбрасывается...

Между Precision и Recall обычно существует компромисс: увеличивая Recall, мы часто снижаем Precision, и наоборот. Это происходит из-за изменения порога, по которому модель относит объект к положительному классу. Precision — доля действительно положительных объектов среди всех объектов, которым модель предсказала положительный класс. Precision = TP / (TP + FP) где: Recall (TPR) — доля найденных положительных объектов среди всех действительно положительных объектов. Recall = TP / (TP + FN) где FN — false negative, положительные объекты, которые модель не обнаружила...

Цель: сшить две строки, начиная с первой строки, сохраняя оригинальный порядок символов в каждой строке. Ключевые моменты: Пример: На вход: word1 = "abc", word2 = "pqr" На выходе: merged = apbqcr Реш