Machine Learning / AI

Wie würden Sie `EXPLAIN` genau verwenden, um Leistungsprobleme bei dieser Abfrage zu erkennen?

SQL-Aufgabe: Finden Sie Verkäufer, die im Jahr 2022 mehrere Kunden aus derselben Stadt betreut haben

Welche ROC-Werte gelten als gut und welche als schlecht?

Middle — Senior

СБЕР

Wer hat ein größeres rezeptives Feld: zwei aufeinanderfolgende 3x3 Faltungen oder eine 5x5 Faltung?

Warum werden beim Boosting in der Regel flache Bäume verwendet und wie beeinflusst die Anzahl der Bäume das Overfitting?

Middle

Норникель

Wie sagt BERT die versteckten Wörter unter der Maske voraus und berücksichtigt den Kontext der benachbarten Wörter?

Was sind Recall und Precision? Aufgabe: 50 Früchte, 30 Äpfel und 20 Birnen, ein Roboter hat 20 Äpfel richtig gefunden, aber 15 Birnen fälschlicherweise als Äpfel erkannt. Berechnen Sie die Metriken.

Was ist Dyna-Q?

Wie wird ein A/B-Test durchgeführt?

Middle

1221 Systems

Aston

Was ist DBSCAN und wie hilft es bei der Erkennung von Ausreißern?

Welche Probleme treten bei der Schulung der logistischen Regression auf, wenn die Anzahl der Merkmale größer ist als die Anzahl der Beobachtungen?

Middle

Иннотех

Was sind die Eigenschaften der Parquet-Schemata und warum sind sie für ML effizient?

Was sind Normalformen und welche gibt es?

Middle

Иннотех

Was ist kontrfaktives Lernen zum Ranking?

Senior

VK

Was ist Double DQN und welches Problem löst es?

Was ist Over-Squashing in GNN?

Middle — Senior

Норникель

Wie würden Sie dasselbe Problem der Suche nach dem letzten Klick ohne JOIN lösen?

Middle

Ozon Fresh

Welche Aufgaben lösen GNNs bei der Betrugserkennung?

In welche Richtung möchten Sie sich in Zukunft entwickeln, welche beruflichen Richtungen heben Sie für sich hervor?

Senior

Точка

Praktische Aufgabe KI hat einen Code für die Entscheidung über die Einführung eines neuen LLM generiert. Überprüfe ihn: Ändere ihn so, dass der Editor die Qualität der Versionen nach thematischen Segmenten vergleichen, die Streuung der Bewertungen sehen und das Risiko einer Verschlechterung bei einer kleinen Datenmenge bemerken kann. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Modellqualität') plt.ylabel('Durchschnittliche Bewertung') plt.show() print('Beste Version:', summary.idxmax()) --- import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') stats = ( scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"] .agg(["mean", "std", "count"]) .reset_index() ) print(stats) for topic, group in scores.groupby("topic"): group.boxplot(column="score", by="model_version") plt.title(f"Thema: {topic}") plt.suptitle("") plt.ylabel("Bewertung") plt.show() small_groups = stats[stats["count"] < 30] print("Kleine Gruppen - Schlussfolgerungen sind nicht zuverlässig:") print(small_groups)