Question Bank
Machine Learning interview questions
Naming a model or a metric is only the start of an interview answer. Explain why it fits the task, and connect training, regularization, validation and evaluation to a concrete example. Start with your own explanation, then state its assumptions and limitations.
Showing 20 of 746 questions
а что-нибудь про нее расскажешь? Что значит ты мне дарил как она работала?
В итоге, я правильно понимаю что у вас не временные ряды были под капотом?
То есть у вас какая табличка соответствия откуда-куда или как это выглядело?
Успешность обо тестов вы что меряли? Какая метрика была или вы там все пытались на всех стулах?
Но в основном как-то дат инженер запрашивал фичи какие то тебе поставлял или как?
What are some examples of tasks that can be solved using machine learning?
То есть, ты как-то его переобучал, или ты же ее поставил на какой-то пайплайн, либо же просто передал саму model, или там, ноутбучик?
То есть, весь Pipe, он, по сути, проходил все, как бы, итерации, он уже предобученный модели, просто, типа, скорил, да?
Извини, а вы били на бакеты или же прям просто, ну, условно, конкретно, номинальную цифру использовали как для агревации?
Как лучше здесь обращаться с модели бустинга, в случае такого дизабаланса?
Как бы ты тут отобрал бы features, в каком порядке, algorithm?
Каким образом приходилось сплетовать data на то, чтобы обучить, обучиться, не переобучиться, замерить метрики? Как это делается твоей задачей?
По части выбора, например, между F-мерой и Rock-Auk, есть какие-то нюансы, понимание, в каких случаях, что лучше было бы взять?
Как бы это было бы удобно сделать, почитать по датасету?
При выборе работы, так скажем, ну нового работы дателен, на что ориентируетесь?
Prepare for your next interview with Vibe Interview.
Download Vibe Interview