Вопросы на собеседовании: Machine Learning

Как правило какую ты модель используешь?

Как обучается бустинг?

Выбрать и думаешь какие параметры модели?

Может ли модель переобучиться и как это определить?

А вообще какие ты знаешь мидо для кластеризации?

Классификацию вообще какие метрики ты знаешь?

В каких случаях можно использовать recall?

Мне похоже, мне похоже где-то в какой-то момент вырубило, потому что тут вся часть разговора, извините.

То есть твоя модель научилась прогнозировать, кто из них оттечёт лучше, чем, не знаю, HardRule или ещё что-то.

То есть у вас было какое-то снижение прям оттока?

То есть насколько у нас было несколько винов, насколько человек склонен к оттоку.

Разница между теоретическим знанием ML и практическим применением?

Как вообще, какая цель в итоге? То есть одной метрики в мапе как будто недостаточно для того, чтобы ценить какой-то эффект от модели.

У нас процесс лагирования, как мониторинга,?

Как ML используется для cross-selling и предложения дополнительных услуг?

Что может произойти из логистической регрессии?

У тебя получается, что модель на out of time?

Как выявить две основные глобальные причины в ML проблеме?

И в теории можно было бы поиграться в гиперпарамент или что-то попроще выжать из модели.

По каким-нибудь внутренним метарям проходит.