Автоматизация МО - - практика + конспект от YandexGPT

Автоматизация МО - - практика конспект от YandexGPT 00:33 Визуализация и генерация данных • Импортируем и визуализируем данные, генерируем линейную зависимость между иксом и игм. • Добавляем случайную составляющую и получаем график. 03:06 Обучение модели и оценка качества данных • Используем линейную регрессию для обучения модели. • Оцениваем качество данных с помощью среднеквадратичной ошибки и коэффициента детерминации. 08:22 Тестирование данных с помощью Unit Test • Используем Unit Test для тестирования данных. • Создаем модуль и класс для тестирования, реализуем несколько тестов. • Запускаем тесты через Python M. 18:04 Оценка качества данных • Обсуждение важности коэффициента детерминации R2 и среднеквадратичной ошибки для оценки качества данных. • Пример использования данных для оценки качества модели. 19:51 Изменение данных и оценка качества модели • Демонстрация изменения данных и оценки качества модели на новых данных. • Обсуждение возможных причин отклонения данных от модели. 21:41 Анализ качества данных и выбор метрик • Обсуждение важности анализа качества данных и выбора метрик для оценки качества модели. • Обсуждение возможности изменения пороговых значений метрик для оценки качества данных. 26:57 Планирование и завершение курса • Обсуждение планов на следующий лекционный блок и защиту проектов. • Обсуждение организационных вопросов и возможных вопросов от студентов.