Jak funguje náhodný les a jaké jsou jeho výhody a nevýhody?
Middle
287
Machine Learning / AI
3608
0
Co dělat s daty s různou časovou granularitou: některá jsou zaznamenávána každou hodinu, jiná denně?
Middle
257
Jaká byla konečná velikost vzorku a kolik původních a vybraných znaků bylo v projektu?
Middle
203
Co je Delta Lake / Iceberg / Hudi a proč lakehouse?
Middle — Senior
201
Pověz mi podrobněji o své end-to-end zkušenosti: jaké kroky jsi podnikl od stanovení úkolu až po nasazení modelu do produkce?
Middle
200
Co je to dvojitě robustní odhad?
196
Co je to over-squashing v GNN?
Middle — Senior
189
Jaké příklady feature engineering jsi realizoval ve svých projektech?
Middle
188
184
Proč se v boostingu obvykle používají mělké stromy a jak počet stromů ovlivňuje přeučení?
Middle
182
172
Spočítat celkovou částku příjmů pro každého uživatele Najít jeho první a poslední datum nákupu
Middle
171
170
Co je NGBoost a pravděpodobnostní předpovědi?
Middle — Senior
170
Jak lze upravit funkci chyby?
Middle
169
Co jsou holdout uživatelé a proč udržovat stálou kontrolu?
Middle — Senior
164
164
Co je to útok na inverzi modelu?
162
Spočítejte celkovou částku výnosů (revenue) pro každého uživatele
Middle
159
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c) class A: def __init__(self): print("A init") class B(A): def __init__(self): print("B init") super().__init__() class C(A): def __init__(self): print("C init") super().__init__() class D(B, C): def __init__(self): print("D init") super().__init__() d = D()
Middle
157