🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

🚀 Модели и обучение
— Умный Early Stopping — новый подход к остановке обучения нейросетей: анализируем тренд, а не шум, чтобы избежать преждевременной остановки.
— Передовые алгоритмы глубокого обучения — обзор современных DL-алгоритмов и архитектур, актуальных для 2025 года.
— BERT — одноэтапная диффузия текста — новая интерпретация работы BERT через призму диффузионных моделей.

🛠 Практика и инструменты
— Как автоматизировать тестирование батч-моделей —пошаговый гайд по организации тестов ML-моделей в пакетном режиме.
— 10 локальных UI для LLM — краткий обзор популярных интерфейсов для работы с LLM локально на ПК.
— Coral NPU для Edge AI — Google представляет открытое решение для low-power AI на периферийных устройствах и wearables.
— ChatGPT Atlas: браузер с встроенным ChatGPT — новый браузер превращает ChatGPT в супер-ассистента, объединяя инструменты, контекст и поиск в одном месте.

🧠 Карьерные и исследовательские наблюдения
— Джун глазами синьора: 5 ошибок в резюме — какие ошибки снижают шансы попасть в ML-команду, и как их исправить.
— Типичные DS-специалисты и роль ИИ — как часто DS используют AI для генерации кода и какие навыки остаются ключевыми.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

🥳 Программирование на языке Python

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

📊 Underfitting vs Overfitting — простая шпаргалка

Сохраняем полезность! Когда обучаем модель, важно не сделать её слишком тупой и не слишком умной. Нужно балансировать.

🔛 Underfitting (недообучение): модель слишком простая, не уловила закономерности.

Признаки:
🌠 Высокая ошибка на train и test
🌠 График ошибок почти не улучшается

Как исправить:
🌠 Увеличить сложность модели
🌠 Добавить больше признаков
🌠 Дольше обучать

🔛 Overfitting (переобучение): модель выучила данные наизусть, но не умеет обобщать.

Признаки:
🌠 На train всё идеально
🌠 На test ошибка высокая

Как исправить:
🌠 Добавить регуляризацию
🌠 Упростить модель
🌠 Добавить данных или аугментацию
🌠 Использовать early stopping / dropout

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст