AD
ну там по три предмета за семестр
Size: a a a
2021 June 21
AD
6 * 3 ~ 18 и выходит + сами занятия
AD
но по моим наблюдениям реальная цифра ближе к 30-40 часам все таки
SI
Я конкретно про алгоритмы)
Еще сложнее, если раньше не писал на плюсах
Ну или слабо знаешь питон - и хочешь сдать питон )
Еще сложнее, если раньше не писал на плюсах
Ну или слабо знаешь питон - и хочешь сдать питон )
AD
не, я вообще - сколько времени надо тратить на ШАД в неделю
SI
Короче, всё зависит от ситуации конкретного человека. Но если прошел по нижней границе - скорее всего будет очень сложно по времени )
SI
Но есть плюс с ШАД
Можно поступить после 2 курса и пока учишься на бакалавриате сдать все курсы)
А потом пойти во ВШЭ + ШАД и писать только диплом)
Можно поступить после 2 курса и пока учишься на бакалавриате сдать все курсы)
А потом пойти во ВШЭ + ШАД и писать только диплом)
I
Вопрос возникший по задаче: если отнестись к задаче как к проблеме кластеризации, то какой подход будет правильней - зная что сочетание признаков может быть больше 5 нагенерировать выборку включающую все возможные сочетания и обучать модель на ней или обучать только на 5 образцах. Как правильней?
SK
если мы заранее все знаем и можем точно генерировать - решать аналитически, а не ML
I
ну а если мы точно не знаем появятся ли новые сочетания, но допускаем
I
просто по конкретно этой задаче не важно, думаю какое решение использовать, мл или аналитическое, будут разные ответы при учете всей популяции или если учитывать только то что есть
SK
то все что сгенерировано это наша фантазия на заданную тему, а не данные
SK
наши допущения могут не совпадать с реальностью
I
то есть ваш ответ - нужно использовать только те данные, что есть?
SK
да
А
Допущения предполагают что задача уже решена, как ни странно. И решение задачи будет исходить из той выборки, распределение которой мы неявно или явно задали. Для чего есть тестовая выборка для тестов? Она из реального распределения.. и то нельзя туда заглядывать. А тут и вовсе 'мусор'
I
ну а как же такие подходы как augmentation
А
Так у вас же не аугментация будет происходить
А
При ней как раз стараются привнести разнообразие, без большого смещения. А у вас будет по сути предположение о распределении реальных данных. Если вы например сделаете равномерное - то и ответ получите соответствующий
А
Если есть предположения как данные распределены - вот их и проверяйте