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.
Показано 20 из 746 вопросов
На какие важные аспекты стоит обращать внимание при разработке ML системы?
И как-то сравнивать ее с остальной разметкой, не знаю.
Как подбирать количество листьев в деревьях чтобы избежать переобучения?
Преимущества простых моделей для прогнозирования и управления?
Подожди, подожди, извини, можем пока до АБТ-тестов дойдем, попозже, это после модели?
Как моделировать customer response на маркетинговые предложения?
Как модель может учитывать различия между разными продуктовыми предложениями?
Как вообще детектировать переобучение модели?
Как думаешь последние два вайла можно как то простить?
Чтобы найти сотрудников которые зарабатывают больше чем их начальник?
У нас есть относительные метрики то есть там на 24 пункта спустилась уже по посмотреть а именно какого-то
Какой-то... это до меня уже решали это не я решал как-то и возможно вполне?
Уловила взаимосвязь говорит что клиент не уйдет в дефолт. У нас Джинни?
Гистограммы какие-нибудь именно... Ну какие-нибудь или какие-нибудь какие-то?
И джинни инвертирован, это могло произойти из-за того что мы вычитаем из единички аук?
Что делать заполнять медианой не заполняет?
А если например это какой-нибудь признак мошенничества? И он есть только у тех, в кого очень высокая вероятность мошенничества?
Поменьше это сколько? Ну какое минимальное необходимо измешение
Сколько тебе хороших и плохих таргетов надо?
Как можно понять что например у тебя слишком мало бдв ты не можешь построить модель?
Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview