Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👆 Как понять, когда стоит перейти к более крупной модели

Признаки необходимости более сложной модели:

🈁 Постоянно плохие или смещённые прогнозы, особенно если данные имеют сильно нелинейную природу (например, сложные временные ряды или изображения).

🈁 Значимая ценность небольшого прироста точности: если даже +2% точности существенно влияет на бизнес или снижает риски, более сложная модель может быть оправдана.

🈁 При принятии решения важно учитывать интерпретируемость, вычислительные затраты и регуляторные ограничения, сопоставляя их с потенциальной выгодой от увеличения мощности модели.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1210

465 viewsOct 15 at 09:32

👆 Как понять, когда стоит перейти к более крупной модели

Признаки необходимости более сложной модели:

🈁 Постоянно плохие или смещённые прогнозы, особенно если данные имеют сильно нелинейную природу (например, сложные временные ряды или изображения).

🈁 Значимая ценность небольшого прироста точности: если даже +2% точности существенно влияет на бизнес или снижает риски, более сложная модель может быть оправдана.

🈁 При принятии решения важно учитывать интерпретируемость, вычислительные затраты и регуляторные ограничения, сопоставляя их с потенциальной выгодой от увеличения мощности модели.

🐸 Библиотека собеса по Data Science