Uplift-археология: как откопать эффект в слоях шума
Привет, Хабр. Я Александр Мистергазе, руководитель ML/AI R&D в проекте CVM, и сегодня расскажу о таком подходе в машинном обучении, как uplift‑моделирование. В uplift‑моделировании выбор алгоритма — лишь часть задачи. Результат во многом зависит от постановки эксперимента, качества исторических данных, схемы валидации, выбора метрик и, наконец, от того, насколько правильно мы интерпретируем полученные результаты.
По теме
Как мой сайт считает ботов, не храня ни одного IP: чистый PHP без базы, строгая CSP и 160 тестов
В прошлой статье я рассказывал про SSH-ловушку на своём сервере. В комментариях несколько раз спросили: а что за сайт, на котором всё это…
Апскейлер QSSR для базовой PS5 добавят в Marvel’s Spider-Man 2, ARC Raiders и другие игры
Sony представила новую волну игр, которые в ближайшем будущем получат поддержку апскейлера QSSR для базовой PS5. Технология уже доступна в…
[Перевод] Монолит, модульный монолит и микросервисы: практическое сравнение для .NET
Как каждый из подходов организует код, разделяет данные и какие библиотеки требует в экосистеме .NET. Разработчики редко выбирают…
Сколько реально стоит опечатка в раскладке, если считать в токенах LLM
Я написал Зябру - локальный переключатель раскладки: набрал “ghbdtn” вместо “привет”, программа сама стирает и переписывает правильно…