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.
Средне Machine Learning
То есть клиенту можно ли показывать или что?
model-explainability customer-communication regulatory-compliance
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Я сложно представляю как это может повлиять на модель или как она может повлиять на модель?
external-factors model-robustness environmental-drift
Практиковать в боте Средне Machine Learning Альянс Кредит
Какая альтернатива выбрасыванию коррелирующих признаков из выборки?
feature-selection correlation dimensionality-reduction
Практиковать в боте Средне Machine Learning Альянс Кредит
Может ли логистическая регрессия переобучиться?
logistic-regression overfitting regularization
Практиковать в боте Средне Machine Learning Альянс Кредит
Почему CatBoost может быть более устойчивым к переобучению чем логистическая регрессия?
catboost overfitting-resistance model-comparison
Практиковать в боте Средне Machine Learning Альянс Кредит
Что делать если модель переобучается?
overfitting-solutions regularization model-complexity
Практиковать в боте Средне Machine Learning Альянс Кредит
Когда следует менять CatBoost на логистическую регрессию?
model-selection catboost-vs-logistic interpretability
Практиковать в боте Средне Machine Learning Локо-Банк
Как вы использовали PD модели? Какие алгоритмы применяли?
pd-models credit-risk default-prediction
Практиковать в боте Средне Machine Learning Локо-Банк
Что делать если PSI модели превышает 20-25%?
psi population-stability model-drift
Практиковать в боте Средне Machine Learning Локо-Банк
У одной модели Gini 48%, у другой 50%. Какую выбрать?
model-selection gini-comparison model-stability
Практиковать в боте Средне Machine Learning Локо-Банк
Какова роль модели в кредитном процессе рассмотрения заявки?
credit-process risk-assessment decision-support
Практиковать в боте Сложно Machine Learning ОТП
Как вы организуете процесс отбора признаков, чтобы сократить их количество с 300 до 40? Опишите шаги и методы, которые вы используете.
feature-selection dimensionality-reduction systematic-approach
Практиковать в боте Средне Machine Learning ОТП
Какие алгоритмы оптимизации гиперпараметров вы использовали?
hyperparameter-optimization bayesian-optimization automl
Практиковать в боте Средне Machine Learning BI Zone
Что включает процесс работы ML-специалиста в вашей команде?
ml-workflow team-process data-engineering
Практиковать в боте Средне Machine Learning BI Zone
Почему остановились именно на Logreg и XGBoost?
model_selection xgboost logistic_regression
Практиковать в боте Сложно Machine Learning BI Zone
На каком статистическом критерии основывались A/B тесты моделей?
ab_testing statistics model_evaluation
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Как считали финансовый эффект от моделей склонности к оттоку?
churn_prediction business_metrics roi
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Как определяется таргет для PD модели?
credit_scoring target_definition default
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Какие модели использовали для кредитного скоринга?
credit_scoring model_types gradient_boosting
Практиковать в боте Средне Machine Learning
Как повышали качество моделей? Использовали ли стекинг?
ensemble_methods stacking model_improvement
Практиковать в боте Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview