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
Что может произойти, если данные утекут?
Как вы будете проверять данные на наличие чувствительной информации?
Как вы планируете организовать процесс ресерча и разработки бейс-лайна?
Как вы будете управлять рисками в процессе разработки?
Мне-то не надо это всё переносить на месяц двигать, получается?
Опишите, как работает алгоритм ранжирования в машинном обучении и какие факторы могут влиять на его эффективность.
И получается, ну вот все, получается вот бизнес юниты, да, куда у вас, ну клиенты, ранкеры, получается за них отвечаете вы?
Можешь еще, пожалуйста, сказать, где ты сейчас находишься.
То есть у тебя есть грузинские IDшники какие-то, либо там NN какой-то, какая-то карта?
Пользуешься ли ты аллаланками в твоей работе?
Знаете ли вы, как работают категорические функции в моделях бустера, или какие могут быть опции, чтобы их вкодировать?
Знаете ли вы, какие метрики рангуются? Может, вы можете дать пример.
Как собрать цели для проблемы рейтинга поиска?
У тебя есть какие-то опыты с моделями трансформеров, возможно, специально для ранкинга?
Ты используешь это в онлайне или в офлайне?
Что касается общения в целом, как ты представляешь свою последнюю решению?
Либо если есть какие-то нарекания, замечания, тоже мы с тобой можем здесь спокойно обсуждать?
Что касается репозитория по МН-экспериментам, у меня там было одно замечание, примечание скорее. Оно же будет общее для всех экспериментов?
Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview