Вопросы на собеседовании: Machine Learning

А с какого времени, получается, с тобой именно данные выгружаем?

Допустим, мы строим логистическую регрессию. Что ещё нужно сделать (предобработка, масштабирование)?

Зачем для CatBoost убирать отмасштабированные (scaled) переменные?

Что ещё делается на этом этапе ML-пайплайна? Какие следующие этапы?

Как будешь проверять модель? По каким критериям оценивать?

Все оставшиеся переменные будем подавать в модель или ещё как-то отфильтруем?

Используются ли MLOps-практики в вашей работе? Версионирование моделей?

Я понял. Хорошо. А может, еще что-нибудь?

Давайте представим, что это роутер (маршрутизатор запросов). Как он работает?

На каком этапе проекта ML-специалист должен подключаться к задаче?

Что вы думаете по поводу AutoML (автоматического обучения моделей)?

Что вы думаете об этом инструменте? Насколько это адекватный подход?

Сколько моделей в ансамбле вы обычно используете?

Как вы взаимодействуете с BI-инструментами, отчётами и бизнесом?

Как ставятся задачи, как ведётся их учёт и кто определяет сроки?

Как будет происходить онбординг? Сколько времени занимает получение доступов?

Доступны ли в компании какие-то ресурсы для обучения?

Как учитывать цифры при проверке строк на анаграмму?

Можно ли упростить два условия if в этом коде?

Что означает разность между максимальным и минимальным значением (размах) в наборе данных?