Четвертый выпуск: "Жизненный цикл взаимодействия Data Scientist-a с моделью"

В какой момент модель начнет “бредить”? Как правильно передавать информацию и что такое регуляризация? Какие задачи решает наука и чем они отличаются от задач, которые решает бизнес? Какова роль бюджета в разработке моделей? Что такое воспроизводимость, и с чем ее едят? Почему все важнее становится интерпретируемость моделей? Об этом Александр Бородин беседует с Игорем Куралёнком. Игорь отвечает за data science в Яндекс.Облаке. В беседе упоминаются: Belkin M. et al. (2019). Reconciling modern machine learning practice and the bias-variance trade-of. URL: <u> Доклад Артёма Трофимова “Мифическая воспроизводимость в ML разработке” (2021) URL: <u> Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity <u> Присоединяйтесь к нам! 1:16 - О трендах в машинном обучении 7:20 - Возможно ли понять, что происходит внутри модели? 25:30 - Способна ли наука дать решения прикладным задачам? 30:58 - Какие знания нужны специалисту в области Data Science? 37:20 - Кто такой Data Scientist? 50:20 - AvtoML - автоматизация рутинных задач Редактор — Мария Андрюкова; Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефёдова. Подкаст записан в студии “Норм”. _____________ Это подкаст компании GlowByte — <u> и NoML Community — <u> Мы на Linkedin — <u>

You can listen to Четвертый выпуск: "Жизненный цикл взаимодействия Data Scientist-a с моделью" online on Radio and Podcast. Open the player on this page to stream the available audio.

Четвертый выпуск: "Жизненный цикл взаимодействия Data Scientist-a с моделью" is an episode from Дайте данных by GlowByte .

This episode is 59:25 long.

This episode was published on Oct 20, 2021.

Yes. Use the heart button on the episode page to add it to your favorite episodes list.

Yes. This page shows related episodes from Дайте данных when more episodes are available from the podcast feed.