Вопросы для подготовки к интервью

По каким метрикам оценивается качество классификации в задачах NLP/CV?

Как объединяются физические таблицы в базе данных?

Что ещё нужно добавить в пайплайн, если известно о дисбалансе классов?

Категориальный признак. А где-нибудь перекодирование я ее делаю?

а какие варианты перекодирования вы предложили глядя?

Какие варианты скейлеров (масштабирования признаков) существуют помимо StandardScaler?

Какие варианты ансамблирования, помимо бэггинга, можно попробовать?

Что такое стекинг (stacking)? В чём разница между стекингом и блендингом?

Что такое бутстрэппинг (bootstrapping)? Почему случайный лес называется случайным?

Где в коде/пайплайне прописана метрика F1 Score?

Accuracy — это точность модели. А как можно описать метрику Precision?

Почему именно вы в этом конкретном кейсе не виноваты / не причастны к проблеме?

Как использовать SHAP для интерпретации результатов модели и объяснения их заказчику?

Какие инструменты для MLOps существуют помимо MLflow?

Что такое FastAPI и какие результаты он возвращает?

Как можно оптимизировать работу ML-пайплайна?

Какие данные можно собрать для неявной (implicit) обратной связи?

Какие модификации BERT существуют и в чем их особенности?

Что такое градиентный бустинг?

Какие реализации градиентного бустинга ты знаешь? Какие используешь в повседневной работе?