Sobes.tech

Machine Learning / AI

Kako funkcioniše slučajna šuma i koje su njegove prednosti i mane?

293

Šta uraditi sa podacima različite vremenske granularnosti: neki se beleže svakog sata, neki svakog dana?

259

Koji je bio završni obim uzorka i koliko je bilo izvornog i odabranog atributa u projektu?

205

Ispričaj mi više o svom end-to-end iskustvu: koje si faze obavio od postavljanja zadatka do implementacije modela u produkciju?

204

Zašto se u boostingu obično koriste plitki stabla i kako broj stabala utiče na prekomerno učenje?

186

Izračunajte ukupni prihod za svakog korisnika Pronađite njegov prvi i poslednji datum kupovine

181

Šta su holdout korisnici i zašto održavati stalnu kontrolu?

Middle — Senior
166

Izračunajte ukupnu sumu prihoda (revenue) za svakog korisnika

165
/3