Interview Practice Questions

Сейчас, а как PCA, Principle Component Analysis, помогает нам отобрать фичи?

а есть features, есть методы, которые не зациклены на том, что у тебя есть уже обученная model?

А знаешь что-нибудь про методы, которые заменяют часть признаков какими-то случайными параметрами?

How can sales data from the entire previous day help you predict sales for the next hour?

а проблем из тухающего градиента, как ее решают, что им ведь такое?

Пожалуйста, записать, что откладывается там по оси x, по оси y. Ну, ты сказал по оси y recall, да?

или там полтора. Вот, но такой критерий он как бы достаточно для того, чтобы в промо-model катить?

Сколько из них ассессор оценил как релевантный?

Двубинарных величин. Как истинно товар релевантен или нет?

Как бы ты предложил этот algorithm составить?

Я пока не понял, что за метрика, What is метрика 10k?

На основе каких меток будем считать эту метрику?

По данным, что можно пользовательские действия взять?

Что еще можно? Можно, как он долго находится на сайте, в каких категориях чаще всего сидит?

Что еще там на сайте делают? Частота его покупок, какая средний щек его покупки?

Как нам по кандидату привести вектор с помощью World2vec?

Эти вектора, про них что-нибудь известно?

Может такое быть, что это совершенно какие-то случайные вектора, случайные размерности?

Или как с точки зрения машинного обучения это всё обосновывается?

Понятное дело, ты просыпаешься в понедельник, какие у вас встречи были?