Minority Drift | Data Since для Middle

Курсы по программированию:
Потренироваться проходить собеседования:
Learn all about Minority Drift and Data Science for Middle in this informative video. Explore the concept of minority drift in machine learning and how it can impact data analysis and decision-making. Таймкоды: 00:00 - Введение 03:55 - План лекции 05:35 - Постановка задачи 08:52 - Наглядный Minority drift 12:20 - Чеклист (bingo) дебага модели 15:00 - Как найти drift в признаках 16:15 - Что стоит за смещением в признаках 20:30 - Итоги кейса 21:30 - Что такое Minority Drift 22:08 - Виды Minority Drift 24:00 - Примеры Minority Drift 27:02 - Какой вид смещения был в кейсе 29:28 - Методы стабилизации признаков и моделей 30:50 - PSI (Population stability index) 34:12 - Расчет PSI 35:20 - Интерпретация PSI 41:00 - KL-дивергенция 42:45 - JSD - дивергенция Йенсена-Шеннона 45:55 - Применение методов к кейсу 49:48 - Оценка деградации моделей и финансовых потерь 54:00 - Почему ROC-AUC может обманывать 54:55 - Как переводить метрики в деньги 01:02:17 - Контроль качества 01:05:00 - Мониторинги и инциденты 01:06:35 - Fairness в ML 01:14:00 - Итоги урока 01:16:00 - Курс по Data Science для middle data science, аналитика данных, дата сайнс, дата сайентист, машинное обучение, искусственный интеллект, большие данные, python для анализа данных, обработка данных, обучение data science, minority drift, курсы по data science, статистика, аналитик данных, data analysis, data scientist, нейронные сети, ml, обработка больших данных, автоматизация аналитики, курс по машинному обучению, дата аналитика, работа data science, прогнозирование данных, практика data science, sql, ai, ии. #datascience #ml