Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:02 Обсуждение результатов и ошибок в работах студентов. 09:11 Градиентный бустинг и NLP • Обсуждение градиентного бустинга и его применения в решении задач. • Упоминание о том, что каждый алгоритм должен быть слабым, чтобы приближаться к ответу плавно. • Обсуждение ограничений и оптимизации скорости работы алгоритмов. • Упоминание о том, что в градиентном бустинге каждый следующий алгоритм улучшает результат предыдущего. 12:35 Бустинг и его принципы • Бустинг - это метод машинного обучения, который использует несколько слабых моделей для улучшения качества предсказаний. • Бустинг начинается с обучения первой модели, которая предсказывает ошибки на основе входных данных. • Затем, на основе этих ошибок, обучается следующая модель, которая предсказывает ошибки, которые первая модель совершила. • Этот процесс повторяется для всех моделей, и в итоге получается кривая, которая умеет разделять два класса. 19:30 Градиентный бустинг • Градиентный бустинг основан на идее градиентного спуска, где алгоритм пытается найти глобальный минимум ошибки. • В случае регрессии, градиентный бустинг сводится к вычислению производной функции ошибки и ее минимизации. • В случае классификации, градиентный бустинг использует функцию логарифмического правдоподобия для предсказания ошибок. • В обоих случаях, градиентный бустинг может быть реализован с использованием различных моделей машинного обучения. 25:06 Градиентный бустинг • В видео объясняется, как работает градиентный бустинг, алгоритм, который улучшает предсказания, полученные от предыдущих деревьев. • В случае регрессии, градиентный бустинг корректирует старые параметры, вычитая ошибки из старого вектора и добавляя их с параметром H, который является шагом обучения. 28:53 Улучшение алгоритма • В видео обсуждаются попытки улучшить градиентный бустинг, включая использование дополнительной регуляризации и штрафов за количество листьев в дереве. • Также предлагается использовать под капотом другую функцию для деревьев, которая проверяет, не превышает ли она порог, и обрезает деревья, если это происходит. 33:35 Преобразование текста в векторы • В видео обсуждаются различные подходы к преобразованию текста в векторы, включая понижение или повышение регистра, удаление нерелевантных символов и разбиение текста на отдельные токены. • Также обсуждаются методы частичного разделения текста на части речи для повышения качества классификации. 37:23 Удаление стоп-слов и частотных слов • В видео обсуждается процесс удаления стоп-слов и частотных слов из текста. • Стоп-слова - это слова, которые не несут смысла и встречаются очень часто. • Частотные слова - это слова, которые встречаются редко, и их удаление может привести к потере информации. 39:31 Векторизация текста • После удаления стоп-слов и частотных слов, текст превращается в вектор слов. • Векторизация текста может быть выполнена с использованием частотного подхода, тематического моделирования или дистрибутивной семантики. 42:17 Частотный подход • Частотный подход - это простой метод, который учитывает частоту встречаемости слов в тексте. • Он создает словарь из всех слов в тексте и присваивает каждому слову номер. • Затем каждое слово в тексте заменяется на номер, соответствующий его позиции в словаре. 45:03 TF-IDF • TF-IDF (частота в тексте и обратная частота в документах) - это более сложный метод, который учитывает частоту встречаемости слова в конкретном тексте и его распространенность в документах. • TF-IDF позволяет отбросить слова, которые встречаются часто, но не сильно, и не встречаются во всех документах. 49:44 Кластеризация и семантика • В видео обсуждается использование кластеризации для определения семантики текста. • Кластеризация - это процесс отнесения слова или документа к определенному классу или кластеру с разными вероятностями. • Это позволяет учитывать различные темы и контексты, в которых может использоваться слово. • Например, слово “рецепт“ может относиться к кулинарии или медицине, в зависимости от контекста. 52:57 Алгоритмы кластеризации • В видео обсуждаются различные алгоритмы кластеризации, включая LC (линейный кластер) и FastText. • LC дает более мягкое распределение вероятностей, в то время как FastText работает с граммами слов, что помогает в классификации. 55:07 Нейронные сети и векторы • В видео также обсуждаются нейронные сети и векторы, которые используются для обучения и предсказания слов. • Векторы учитывают все возможные встречаемости слов и могут быть использованы для проведения математических операций для получения ожидаемых результатов. 57:56 Примеры использования векторов • В видео приводятся примеры использования векторов для предсказания слов, таких как “король“ и “женщина“, и получения ожидаемых результатов, таких как “королева“. • Однако, автор не успевает показать все примеры и обещает сделать это в следующем видео.