Вопросы для подготовки к интервью

А что еще про batch norm, layer norm слышал?

Что такое ROC-AUC?

Что бы ты использовал, MSE или MAE, когда есть выбросы?

А можешь рассказать про precision, recall, accuracy?

Что будет с ROC-AUC, если положительные продублировать 8 раз, отрицательные 11 раз?

Будем верить ROC-AUC 0.99 при target rate 1%?

Что ты можешь рассказать про Bias Variance Decomposition?

Какими средствами можно влиять на каждое из компонент?

Расскажи про методы ансамблирования

Как работает Stacking?

В чем отличие bagging от случайного леса?

Сколько раз мы можем уменьшить дисперсию теоретически при bagging?

За счет чего происходит обучение градиентного бустинга?

Что происходит на каждой итерации бустинга?

Зачем нужна регуляризация?

Какие методы регуляризации есть для разных типов моделей?

Является ли нормализация в нейронных сетях регуляризацией?

Что произойдет с качеством если из Random Forest убрать 12-е дерево?

А что если из бустинга убрать 12-е дерево?

Что произойдет если продолжить обучение после глобального минимума?