Цель После более чем двухлетнего опыта работы я столкнулся с разными коллегами на рабочем месте, которые допускали ошибки при разбиении данных из-за невнимательности во время экспериментов, что приводило к проблемам с результатами анализа. Поэтому я хотел бы написать статью, чтобы напомнить себе и другим, чтобы избежать подобных ошибок. Если вы уже знакомы с процессом машинного обучения, можете сразу перейти к разделу о подводных камнях. руководство Выполнение правильного разделения..

Сегодня мы подробно обсудим применение стратификации для повышения чувствительности оценки эксперимента АБ. Ты выучишь: что такое стратифицированная выборка; два метода точечной оценки выборочного среднего; разница между стратификацией и постстратификацией; как стратификация влияет на дисперсию показателя. Пример эксперимента AB Давайте начнем с рассмотрения примера. Предположим, у нас есть интернет-магазин доставки продуктов, и мы хотим стимулировать увеличение среднего..

Как и когда использовать настраиваемые функции затрат Введение Мне кажется, что в машинном обучении функции затрат часто упускаются из виду в процессе решения проблем. Многие специалисты по данным с энтузиазмом относятся к использованию новой модели или правильной настройке гиперпараметров для достижения максимальной производительности. Обычно мы выбираем одну из общих функций затрат, например среднеквадратическую ошибку, и переходим к обучению, не задумываясь. Тем не менее, я бы..

День экспериментов на WBAA Эксперимент WB с цифровыми каналами В ING WBAA мы знаем, что эксперименты лежат в основе науки о данных и инженерии данных. Чтобы предложить инновационные решения для машинного обучения и творческие варианты использования, вам нужно посвятить время исследованиям и экспериментам. Каждый месяц мы организуем день экспериментов, где любой из команды может рекомендовать темы экспериментов, выбранные групповым голосованием для выполнения в этот день. Поскольку..