Machine Learning / AI
Что такое Data Drift?
Расскажите про регуляризацию в классических алгоритмах ML: L1 и L2. В чём их свойства и отличия?
Как ты понял бы, почему ученики в группе с рекомендательной системой перестали выполнять рекомендуемые задания?
Как вы подходите к выбору гиперпараметров для модели?
Знаком ли ты с GigaChat? Есть ли опыт работы с ним?
Как влияет глубина дерева на качество модели и её обобщающую способность?
Какие основные фичи использовали для классификации спама в лидах?
Как Random Forest влияет на смещение и дисперсию?
Чем сенсор от триггера отличается в Airflow?
Как ты относишься к классическим backend-задачам (PostgreSQL, Django) помимо AI/API задач?
В чем разница между cross-attention, masked attention и self-attention?
Зачем нужен __len__ в Dataset? Зачем нам знать длину?
Это ваш первый опыт в IT? Где вы работали до этого? В какой сфере?
Как вы оцениваете свой уровень владения Python и SQL?
Что делать в конце обучения?
Что делать, если у тебя нет validation set? Как валидировать модель?
Это было в виде теста/пилота или сразу пошло в прод и им пользовались менеджеры?
Посчитайте средний опыт работы для каждой категории зарплаты
По каким инструментам и стеку работал больше всего?
Почему вы выбрали модель Llama 3 для своего проекта?