Вопросы для подготовки к интервью

Как организовать кластеризацию клиентов для оценки вопросов, на которые у конкретного клиента нет исторических данных?

В чём разница между градиентным бустингом и Random Forest?

Сколько параметров в полносвязном слое с N входами и K выходами (с bias)?

ROC-AUC = 0.9. Продублировали каждый положительный объект 7 раз, отрицательный — 4 раза. Как изменится ROC-AUC?

Модерация: два порога — автоматический отклон и отправка на ручную проверку. Что важнее для каждого порога: precision или recall?

Объясните решающие деревья, критерии разбиения, Random Forest vs Gradient Boosting. Как они влияют на bias-variance?

Какие методы parameter-efficient fine-tuning (PEFT) для больших моделей вы знаете?

Какие метрики классификации вы знаете? В чём их различия?

Объясните precision и recall. В каких задачах что важнее?

Какие архитектуры нейронных сетей вы использовали в работе?

Как начать строить торговую стратегию для биткоина, имея данные цены, объёма и ордербуков?

Какие тренды в AI/ML будут доминировать в ближайшие 5 лет?

Какие подходы к параллельному обучению нейросетей вы знаете?

Объясните механизм Self-Attention в трансформере

Почему gradient boosting называется 'gradient'? Что он оптимизирует?

Какие подходы использовались для оптимизации энергии молекул? Что на входе и выходе модели?

Как работают категориальные признаки в бустинговых моделях? Какие есть варианты кодирования?

Почему CatBoost? Что в нём уникального по сравнению с другими библиотеками?

Объясните bias-variance decomposition для Random Forest и градиентного бустинга.

Почему в трансформере используется Layer Normalization вместо Batch Normalization?