Разница между символическим и коннекционистским ИИ

Разница между символическим и коннекционистским ИИ заключается в подходах к обработке информации.

📍 Символический ИИ работает на основе чётко заданных правил и логики, где информация представляется в виде символов, связанных между собой через логические операции. Этот подход используется в экспертных системах и решении задач, где важна строгая последовательность шагов.

📍 Коннекционистский ИИ (нейросети) учится на данных, выявляя паттерны и закономерности без явных заранее заданных правил. Он адаптируется через обучение, что делает его подходящим для задач, таких как распознавание изображений, речи и классификация.

В современных системах часто используется комбинация обоих подходов для достижения лучших результатов.

⚖️ Какова цель масштабирования признаков (feature scaling) в машинном обучении

Цель масштабирования признаков — привести значения всех признаков к единому масштабу.

Это особенно важно для алгоритмов, чувствительных к величине признаков, таких как модели, основанные на градиентном спуске (например, логистическая регрессия) или на расстояниях (k-ближайших соседей, SVM).

Масштабирование улучшает производительность модели и ускоряет её обучение, предотвращая ситуацию, когда признаки с большими значениями доминируют над другими.

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Почему CNN, обученная на ImageNet, считается отличным выбором в качестве базовой модели

Существует две основные причины:

✅ Огромное количество изображений в наборе данных ImageNet обеспечивает генерализацию модели CNN для других доменов, таких как гистопатология, которая значительно отличается от исходного домена, на котором модель была изначально обучена (например, изображения кошек и собак).

✅ Обученная на ImageNet CNN создает массив разнообразных визуальных паттернов, так как этот набор данных включает 1 000 различных категорий.

🗺️ Как стать ИИ-разработчиком в 2025 году: дорожная карта и ресурсы

В 2025 году профессия ИИ-разработчика остается одной из самых востребованных и перспективных.

👀 Как начать свой путь в этой увлекательной, но сложной области?

Мы собрали подробную дорожную карту и полезные ресурсы, которые помогут вам шаг за шагом освоить ключевые навыки и технологии.

👀 Какие три наиболее часто используемые меры для оптимального разбиения атрибутов в дереве решений

1. Энтропия: позволяет измерить степень неопределённости или «разнородности» данных.

2. Индекс Джини (Gini impurity): оценивает вероятность того, что случайно выбранный элемент будет классифицирован неправильно.

3. Ошибка классификации: простая метрика, показывающая долю неверных классификаций в узле.

Какой метод выбрать
✅ Энтропия и индекс Gini чаще используются, так как они чувствительнее к изменениям в распределении данных.
✅ Ошибка классификации проще, но менее информативна для построения дерева решений.

Что такое valid convolution в нейросетях

Если при convolution не используется padding, значит, это valid convolution. В этом случае фильтр скользит только по тем позициям, где полностью помещается на входные данные, а выходной тензор получается меньше исходного.

Такой метод экономит вычисления, но «съедает» границы данных. Поэтому иногда используют same convolution, добавляя padding, чтобы сохранить размер.

Как работает моментум и какую роль играет экспоненциальное затухание в правиле обновления градиентного спуска

✅ Моментум учитывает прошлые градиенты, создавая эффект ускорения за счет скользящего среднего. Это приводит к экспоненциальному затуханию старых градиентов, снижая колебания и стабилизируя обновления весов.

✅ Такой подход ускоряет обучение, помогая модели быстрее сходиться и уменьшая количество эпох, необходимых для достижения оптимума.

➕ Какой ансамблевый метод используется

На изображении показана схема, в которой модели x1, x2...xk называются базовыми обучающими моделями (Base Learners), а над ними находится дополнительный уровень — x3 Generalizer.

Ответ: На изображении показан первый этап метода Stacking.
✔️ Фаза 0: Несколько базовых моделей (Base Learners) делают предсказания.
✔️ Фаза 1: Генерализатор (Generalizer) обучается на предсказаниях базовых моделей, чтобы улучшить результат.

📢 Ты уже пробовал пройти AI-собеседование? Если нет, вот ещё одно напоминание от нас 🤗

Сейчас на рынке много вакансий, но как найти ту самую, которая идеально подойдёт тебе по навыкам, условиям и зарплате?

✅ Просто загрузи своё резюме
✅ Пройди интервью с нейро-рекрутером от Сбера (всего 15 минут!)
✅ Получай лучшие предложения без бесконечных звонков и ожидания откликов

💡 Алгоритмы анализируют твой опыт и подбирают вакансии, которые подходят на 98% — так что ты точно не потратишь время зря.

Работа мечты может быть на расстоянии одного клика. Попробуешь? 😉

🔗 https://clc.to/GkOTTA

В чем разница между Grid Search и Random Search в оптимизации гиперпараметров

▪️ Grid Search — метод, при котором пользователь заранее задает набор возможных значений для каждого гиперпараметра. Затем алгоритм перебирает все возможные комбинации этих значений.
✅ Гарантированно находит лучшее значение среди заданных.
🚫 Число комбинаций растет экспоненциально с увеличением числа параметров, что делает метод медленным.

▪️ Random Search — метод, который случайным образом выбирает точки в пространстве гиперпараметров.
✅ Быстрее, так как не нужно проверять все комбинации. Иногда случайный поиск находит лучшие параметры, чем Grid Search.
🚫 Не гарантирует, что будут рассмотрены все возможные хорошие комбинации.

Какой метод лучше оценивает неопределенность модели: deep ensembles или Monte-Carlo (MC) dropout

Deep ensembles чаще дают более точную оценку неопределенности, особенно на данных вне распределения (OOD).

Ключевые различия:
✔️ Deep ensembles — обучают несколько независимых моделей и усредняют их предсказания. Это улучшает устойчивость к OOD-данным и повышает точность вероятностных оценок.
✔️ MC-dropout — использует дропаут во время инференса для моделирования неопределенности, что дешевле вычислительно, но менее эффективно в сложных сценариях.

Swipe right or swipe left

Что делать, если твои мэтчи в жизни не такие точные, как твой код?

Спокойно, 14 февраля в 19:00 по МСК мы разберём, как ML анализирует speed dating и предсказывает match.

📌 Мы возьмем реальные данные со speed dating.

📌 Обучим модель, которая скажет: match или swipe left.

📌 Разберём, какие признаки реально важны (спойлер: работа в IT — не прям гарантия успеха (наши маркетологи подтверждают 😥).

💡 Приходи, если хочешь прокачать свой Python, ML и, возможно, станешь идеальной парой, как самый стильные форсы.

👉 Записаться

Почему модель, обученная с L1-регуляризацией, может приводить к более интерпретируемым результатам по сравнению с L2-регуляризацией?

🔹 L1-регуляризация (Lasso) добавляет к функции потерь сумму модулей весов, что способствует обнулению некоторых из них. Это приводит к разреженности модели — многие параметры становятся нулевыми, оставляя только значимые признаки. В результате модель становится проще и легче интерпретируется.

🔹 L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, но не зануляет их, а только уменьшает. Это делает модель более устойчивой к шуму, но не позволяет выявить наименее значимые признаки.

📌 L1-регуляризация действует как механизм автоматического отбора признаков, что упрощает интерпретацию модели. L2, в свою очередь, помогает сглаживать веса, но не делает модель разреженной.

Почему глубокие нейросети могут переобучаться, даже если количество данных огромное

🔹 Избыточная параметризация — современные нейросети содержат миллионы (или даже миллиарды) параметров, что позволяет им запоминать данные вместо обобщения.

🔹 Коррелированные признаки — если данные содержат мало информативных или избыточных признаков, модель может подстроиться под шум, а не выделить полезные закономерности.

🔹 Смещение в данных — если тренировочные данные недостаточно разнообразны или не представляют реальный мир, сеть может слишком хорошо подстроиться под них, но плохо работать на новых примерах.

🔹 Отсутствие регуляризации — методы вроде L1/L2-регуляризации, dropout и batch normalization помогают бороться с переобучением, но если они не используются, сеть может переобучиться даже на больших данных.