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.
Сложно Machine Learning Мосбиржа
Какая из вариаций ROC-AUC лучше: 0.1, 0.7 или 0.85?
roc-auc metrics evaluation
Практиковать в боте Сложно Machine Learning Мосбиржа
При сильно несбалансированных классах что выбрать: ROC-AUC или PR-AUC?
imbalanced-data metrics pr-auc roc-auc
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
У нас задача регрессии, таргет от 0 до 100. Для каждого алгоритма какое будет распределение выходов?
regression output-distribution algorithms
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Какие способы кодирования категориальных переменных есть? Плюсы и минусы?
categorical-encoding one-hot target-encoding
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Какие недостатки у target-кодинга?
target-encoding data-leakage overfitting
Практиковать в боте Сложно Machine Learning Lamoda
Как target-кодинг в CatBoost работает?
catboost target-encoding ordered-statistics
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Как вообще строить дерево, какие критерии использования?
decision-trees tree-construction information-gain
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
В чем преимущества и недостатки деревьев?
decision-trees interpretability overfitting
Практиковать в боте Сложно Machine Learning Lamoda
В терминах bias-variance как дерево себя ведет?
decision-trees bias-variance overfitting
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
В бустинге и случайном лесе какие деревья строятся?
random-forest gradient-boosting ensemble
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Best practice tuning бустинга - что первое подтюнишь?
hyperparameter-tuning gradient-boosting optimization
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Что происходит с variance в случайном лесе?
random-forest variance-reduction ensemble
Практиковать в боте Сложно Machine Learning Lamoda
Почему variance модели выходит на плато при увеличении сложности?
bias-variance model-complexity overfitting
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Как используется градиент в градиентном бустинге?
gradient-boosting optimization loss-function
Практиковать в боте Сложно Machine Learning Lamoda
На что учится следующее дерево в бустинге?
boosting gradient-descent residuals
Практиковать в боте Средне Machine Learning Lamoda
Как можно оценить важность признаков - feature importance vs SHAP?
feature-importance shap interpretability
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Почему бустинг не экстраполирует данные за пределами обучающей выборки?
gradient-boosting extrapolation decision-trees
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Что вы понимаете под гиперпараметрической оптимизацией?
hyperparameter-optimization grid-search bayesian-optimization
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Чтобы не ставили паяльник в класс и не скончали всю клиническую базу.
data-leakage medical-data temporal-splitting
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Сказал нас про вообще никакого скажем контроль не было плюс меня тем ли был
model-governance mlops compliance
Практиковать в боте Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview