При валидации моделей классификации иногда используется такой показатель, как «доверительный интервал коэффициента Джини». По отдельности термины «доверительный интервал» и коэффициент Джини известны и понятны. Но их сочетание может вызвать вопросы даже у специалиста, знакомого со статисткой.

В мире технологий происходит настоящая революция. На передовом фронте этой революции стоят нейронные сети — мощные и удивительные инструменты искусственного интеллекта, которые сегодня изменяют наше представление о возможностях компьютеров. Сегодня мы познакомим вас с двумя моделями-помощниками с автодополнением кода: StarCoder и Codeium.

А/В-тестирование – метод, который используется для сравнения двух версий переменной, например, дизайна сайта при маркетинговом исследовании с целью выявления лучшей версии. Это критически важный метод исследования в Data Science, который часто используется различными организациями при принятии решений с целью оптимизации существующего продукта и максимизации прибыли. В посте расскажу об этой теме подробнее.

Многие современные компании, чья деятельность направлена на обслуживание клиентов, стремятся поддерживать высокий уровень услуг и клиентской поддержки. Увеличение количества клиентов является одним из показателей успешности компании. Но, постоянное увеличение потока клиентов, в особенности изменение активности клиентов в зависимости от времени, может вызывать сложности в организации работы клиентской поддержки.

Библиотека SciPy может выполнять различные математические операции, например, интегрирование и дифференцирование, обработку изображений и сигналов, расчёт статистических распределений и функций.
Предлагаю поговорить о ней подробнее.

Предлагаем рассмотреть несколько алгоритмов поиска выбросов, проведём первичное сравнение на различных датасетах и определим несколько наиболее оптимальных из них.

Большинство кейсов по поиску аномалий сводятся к задаче определения выбросов в данных методом k-ближайших соседей или локального уровня выбросов (LOF). Автор этого поста рассказал, как улучшить точность работы таких методов, применяя ансамбли.