SS
да, полиномиальные
Size: a a a
2020 June 18
АГ
В основном да
АГ
Крутая штука
SS
sgd - вообще полезная штука для прода, т.к. на нём основано online-обучение, для бизнеса - востребованная фича
АГ
Поэтому и удивился, что не годится...
SS
просто SGDClassifier не рассматривают в многочисленных обучалках )
AG
Артём Глазунов
Прямо свое, или обертку?
Например, в сберовском автомл своя реализация логрега. И писали ее сеньоры, но есть одно но, один сеньор - мастер, другой сеньор - грандмастер)
SS
ещё раз - логрег - не сложен, это всего несколько строчек с использованием numpy, сложности начинаются с различных расширений и оптимизаций (посмотрите кучу дополнительных параметров в линейных моделях того же sklearn)
АГ
Всегда можно переписать, но в чем же разница? Параметры ведь есть и в sklearn, они там все... Можно там производную вторую учесть (как xgb) и все прочее, конечно... Поэтому и интересно, что же правили в функционале... Хотя nda и все прочее, конечно...
АГ
Что же так подняло скорость по сравнению даже с сгд?
AG
да, например, как получать приближение матрицы Гессе
АГ
Так это второй порядок, тут ясно...
AG
спор-то о чем был. о том, что сеньор не шарит часто в алгоритмах, но вот это обычная ситуация, когда когда-то из руководства увидел статью типа этой https://arxiv.org/pdf/2006.01395.pdf , про нее сейчас только ленивый не говорит, и заявляет, реализуй-ка мне это в виде класса
АГ
Лично я не спорю, а интересуюсь у опытных людей) знаний то я получил, практика тоже была на 6 курсе, но в реале не применял пока, вот и допрашиваю немного вас тут, сорян, если что..
SS
зачастую ds-ам придется делать смежную работу - тупо кодить какой-нибудь сервис (того же предиктора, чтобы он работал на сокетах), или делать статистические отчеты для бизнеса. "чистый" ds - шаманить над моделями - ограниченная часть работы, т.к. данные одни и теже, за несколько месяцев хорошо изучены.
O
Sergey Salnikov
зачастую ds-ам придется делать смежную работу - тупо кодить какой-нибудь сервис (того же предиктора, чтобы он работал на сокетах), или делать статистические отчеты для бизнеса. "чистый" ds - шаманить над моделями - ограниченная часть работы, т.к. данные одни и теже, за несколько месяцев хорошо изучены.
а я думал, желательно ещё знать азы отрасли, в которой работаешь
O
данные ведь разные бывают
AO
спор-то о чем был. о том, что сеньор не шарит часто в алгоритмах, но вот это обычная ситуация, когда когда-то из руководства увидел статью типа этой https://arxiv.org/pdf/2006.01395.pdf , про нее сейчас только ленивый не говорит, и заявляет, реализуй-ка мне это в виде класса
опять ) кто то уже скидывал типа задания на джуна в виде тестового.
SS
ну это само собой, но опять же - это несколько месяцев освоения, потом приходится шаманить над одними и теми же данными. у тех, кто работает на аутсорсе, наверно повеселее, там зачастую работают сразу на несколько проектов
SS
это как улучшать несколько лет модель для "титаника" )