Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML

#машинноеобучение #datascience #метрики #классификация В этом видео рассказываю какие популярные ошибки совершают новички на ML собеседованиях, разбираю популярные вопросы связанные с метриками классификации Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC, подбор порогов Еще больше интересного: 🔥 Разбор CLIP моделей - https://t.me/Ai_bolno_ml/23 🔥 Личное менторство по ML, подготовка к собеседованиям - https://filonov.site Тайм-коды 0:00 - Вступление 0:58 - Ошибка 1 2:08 - Как лучше ответить 3:45 - Пороговые метрики 4:45 - Про Accuracy 6:30 - Зачем нужны Precision Recall 8:04 - Ошибка 2 9:01 - F1 мера 9:35 - Вопрос с собеса 1 10:20 - Вопрос с собеса 2 11:18 - Вопрос с собеса 3 13:00 - Усредненные метрики 14:26 - Вопрос про ROC-AUC 14:53 - Алгоритм подбора порогов в ROC-AUC 16:20 - Precision Recall кривые 16:56 - Вопрос с собеса 4 19:10 - Калибровка предсказаний 20:36 - ТГ канал, менторство