Data и ML: что спрашивают на собеседованиях · Технические
740 вопросов · Страница 33- Data и MLТехнический
Что является признаками (фичами), а что таргетом в задаче
С разбором - Data и MLТехнический
Почему тема диплома называется деконволюция
С разбором - Data и MLТехнический
Что такое шардирование в ClickHouse
С разбором - Data и MLТехнический
Что такое range в Python и как он используется в качестве аргумента?
С разбором - Data и MLТехнический
Были ли данные анонимизированы
С разбором - Data и MLТехнический
Какие подводные камни могут быть при нормализации данных для решения проблемы экстраполяции в случайном лесу
С разбором - Data и MLТехнический
Каковы знания по теории вероятностей?
С разбором - Data и MLТехнический
Чем оконные функции отличаются от группировки (GROUP BY)
С разбором - Data и MLТехнический
Какие минусы есть у аналитического метода линейной регрессии?
С разбором - Data и MLТехнический
Какие виды дистилляции моделей существуют?
С разбором - Data и MLТехнический
В чем компромисс между недообучением и переобучением
С разбором - Data и MLТехнический
Как понять, когда остановить отбор признаков?
С разбором - Data и MLТехнический
Какие библиотеки используете для решения типичных задач машинного обучения
С разбором - Data и MLТехнический
Как проектировать систему для задачи помощника
С разбором - Data и MLТехнический
Как работает бустинг и как строится модель бустинга
С разбором - Data и MLТехнический
Какие есть подходы к построению хранилищ данных
С разбором - Data и MLТехнический
Много ли возни с доступами и бюрократическими моментами
С разбором - Data и MLТехнический
Как реализовать обучение модели XGBoost при данных, не помещающихся в память
С разбором - Data и MLТехнический
Есть ли вопросы по данным
С разбором - Data и MLТехнический
Что такое дистилляция?
С разбором