Задачи с проверкой
Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.
- Последняя запись в группе SQL: заказ каждого клиента
Найдите последний заказ каждого клиента оконной функцией или подзапросом. SQL-практика с проверкой результата.
SQL с нуля: бесплатный курс с практикой - HTTP Request в n8n: получить ответ как файл
HTTP Request в n8n: получить ответ как файл. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Split Out в n8n: разбить заказ на строки
Split Out в n8n: разбить заказ на строки. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Пагинация HTTP Request в n8n по next URL
Пагинация HTTP Request в n8n по next URL. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - HMAC-подпись webhook в n8n: какие данные проверять
HMAC-подпись webhook в n8n: какие данные проверять. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Redis для webhook n8n: ключ идемпотентности с TTL
Redis для webhook n8n: ключ идемпотентности с TTL. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - n8n: дождаться результата дочернего workflow
n8n: дождаться результата дочернего workflow. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Redis Chat Memory в n8n: разделение диалогов
Redis Chat Memory в n8n: разделение диалогов. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - HTTP-инструмент n8n: ограничить адрес запроса
HTTP-инструмент n8n: ограничить адрес запроса. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Инструменты AI Agent в n8n: минимальные права
Инструменты AI Agent в n8n: минимальные права. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Обновление базы RAG в n8n без смешивания версий
Обновление базы RAG в n8n без смешивания версий. Практическое задание с проверкой ответа из курса Latorn.
Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты - Утечка целевой переменной в ML: как отделить X от y
Исключите целевой столбец из признаков X и сохраните y отдельно, чтобы модель не видела будущий ответ при прогнозе.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - scikit-learn predict: совпадение столбцов Xtrain и Xnew
Исправьте новые данные для LinearRegression: признаки и порядок столбцов при predict должны совпадать с обучением.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Линейная регрессия scikit-learn: diabetes, fit и predict
Как обучить LinearRegression на diabetes и получить прогноз для отложенных строк? Пример fit/predict и задача с проверкой.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - MAE на train и test: сопоставьте прогнозы с правильными ответами
Исправьте расчёт meanabsoluteerror для одной модели: сравнивайте прогнозы train и test с ответами тех же строк.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Baseline регрессии: среднее, медиана и MAE модели
Посчитайте константные baseline по ytrain и сравните их MAE с LinearRegression на одном и том же test.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Ошибки регрессии: residual, топ-5 промахов и MAE по группам
Соберите отчёт по остаткам модели, найдите пять крупнейших ошибок и сравните среднюю абсолютную ошибку по зонам.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - predictproba и classes: найдите вероятность нужного класса
Найдите столбец класса 2 по clf.classes, извлеките вероятности и отсортируйте строки по риску.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Порог классификации 0.4 и 0.5: какие метки изменятся
Сравните бинарные решения при двух порогах и проверьте, хватит ли мест для дополнительных ручных проверок.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Разбиение train/test в scikit-learn: stratify и редкий класс
Зачем нужен stratify=y при разбиении данных на train и test? Пример сохранения долей классов и задача с проверкой.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Accuracy при дисбалансе классов: сравнение с baseline
Сравните accuracy модели с постоянным предсказанием самого частого класса train на одном test-наборе.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Порог классификации по цене FN и FP: precision и recall
Сравните пороги 0.3 и 0.7 по числу ошибок и весам FN/FP на валидации, вычислите precision и recall.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - DummyClassifier mostfrequent: baseline для редкого класса
Постройте стратифицированный split и baseline через DummyClassifier; измерьте accuracy, precision, recall и F1.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - False negatives модели: какие положительные случаи пропущены
Сравните логистическую регрессию с baseline на одном test и соберите строки ложных отрицаний каждой модели.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель
