Банк вопросов

Вопросы на собеседовании: Machine Learning

На собеседовании недостаточно назвать метрику или модель: нужно объяснить, почему вы выбрали её для задачи. Проверьте, можете ли вы связать обучение, регуляризацию, валидацию и оценку качества с конкретным примером. Сначала ответьте своими словами, затем уточните допущения и ограничения.

1635
вопросов
16
категорий
50
компаний

Показано 20 из 746 вопросов

СреднеMachine Learning

А что еще про batch norm, layer norm слышал?

batch-normlayer-normnormalization
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningАвито

Что такое ROC-AUC?

roc-aucclassification-metricsevaluation
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningАвито

Что бы ты использовал, MSE или MAE, когда есть выбросы?

msemaeoutliers
Практиковать в боте
ЛегкоMachine LearningАвито

А можешь рассказать про precision, recall, accuracy?

precisionrecallaccuracy
Практиковать в боте
СложноMachine LearningАвито

Что будет с ROC-AUC, если положительные продублировать 8 раз, отрицательные 11 раз?

roc-aucdata-duplicationevaluation
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningАвито

Будем верить ROC-AUC 0.99 при target rate 1%?

roc-aucimbalanced-dataevaluation-bias
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Что ты можешь рассказать про Bias Variance Decomposition?

bias-variancemodel-errortheoretical-ml
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Какими средствами можно влиять на каждое из компонент?

bias-variance-controlmodel-tuningregularization
Практиковать в боте
СреднеMachine Learning

Расскажи про методы ансамблирования

ensemble-methodsbaggingboosting
Практиковать в боте
СложноMachine LearningСбер

Как работает Stacking?

stackingmeta-learningensemble
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

В чем отличие bagging от случайного леса?

baggingrandom-forestfeature-randomness
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Сколько раз мы можем уменьшить дисперсию теоретически при bagging?

variance-reductionbagging-theorymathematical-analysis
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

За счет чего происходит обучение градиентного бустинга?

gradient-boostinglearning-mechanismerror-correction
Практиковать в боте
СложноMachine LearningСбер

Что происходит на каждой итерации бустинга?

boosting-iterationsalgorithm-stepsdetailed-process
Практиковать в боте
ЛегкоMachine LearningСбер

Зачем нужна регуляризация?

regularizationoverfittinggeneralization
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Какие методы регуляризации есть для разных типов моделей?

regularization-methodsmodel-specifictechniques
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Является ли нормализация в нейронных сетях регуляризацией?

normalizationregularizationneural-networks
Практиковать в боте
СреднеMachine LearningСбер

Что произойдет с качеством если из Random Forest убрать 12-е дерево?

random-foresttree-removalensemble-robustness
Практиковать в боте
СреднеMachine Learning

А что если из бустинга убрать 12-е дерево?

gradient-boostingsequential-dependencytree-removal
Практиковать в боте
СложноMachine LearningСбер

Что произойдет если продолжить обучение после глобального минимума?

optimizationoverfittingtraining-dynamics
Практиковать в боте

Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.

Скачать Vibe Interview
Вопросы на собеседовании: Machine Learning — страница 22 | Vibe Interview