Interview Practice Questions

А какие вот NLP CV, раздача классификации, по каким метрикам оценивали в той задачи?

Как объединяются те физические таблички?

Что еще надо было бы добавить, зная про дисбаланс?

Категориальный признак. А где-нибудь перекодирование я ее делаю?

а какие варианты перекодирования вы предложили глядя?

А варианты скейлеров? Здесь стандартный вариант. Какие еще помните?

И может, стоило бы, кроме bagging, какие-то другие варианты ансамблирования перебрать, посмотреть, какие применяли?

А что представляет вариант ансамблирования stacking? Какая разница stacking и blending?

А что собой представляет bootstrapping и Why называется лес случайным?

Здесь она у нас не прописана. Где, где, где? В Метрикс, F1 Score?

Да, вот accuracy я могу сказать это точность моделей. Precision как могу обозвать?

и Why именно вы конкретно в этом кейсе не совсем, скажем так, виноваты, причастны?

Вызовем этот потом SHEP для интерпретации результатов и Explain

А кроме MLflow, что еще узнаете, слышали, что еще можем?

А так вот Fast-OP, где-то да, Fast-OP можно, но если мы вот, нам же Fast-OP что отдаст?

и желательно как-то эту всю работу оптимизировать?

Что мы можем собрать, чтобы явно не подсказывать?

и да, здесь, как бы вы сказали ответ, какие-то модификации биртов?

Помнишь, What is градиентный бустинг?

А What реализации BoostGly ты do you know? Вот какие, может быть, ты используешь каждый день?