Machine Learning / AI

¿Qué es el operador HAVING en SQL? ¿Dónde se utiliza?

Tarea de regresión: predicción del precio de las acciones en el quinto año usando datos de los cuatro años anteriores mediante boosting. ¿Qué error cometimos?

¿Qué son las métricas MAPE y SMAPE? ¿Dónde pueden ser ineficaces?

Cuéntenos sobre el proyecto de evaluación de la calidad del trabajo de los despachadores: ¿qué modelos utilizaron, cómo compararon con el guion de referencia?

¿Por qué CatBoost, y no XGBoost o LightGBM? ¿Cuáles son las diferencias?

Tarea MVP: clasificación binaria con desequilibrio de clases, los datos están distribuidos en 10 máquinas, hay una característica de texto. ¿Qué enfoque propondría?

Cuéntenos sobre el proyecto de agrupación de solicitudes con clasificación por importancia comercial.

¿Qué métricas son las más prioritarias en un gran desequilibrio de clases (99 a 1)?

¿Conoce los protocolos HTTP, UDP, TLS?

¿Cuál es la principal diferencia entre Spark y Pandas? ¿Qué es Hadoop?

¿Sabes qué es el bagging? Da un ejemplo de algoritmo.

¿Qué es LoRA (Low-Rank Adaptation)?

Cuéntame más sobre el proyecto de pronóstico de rotación de empleados: qué hicieron, qué datos utilizaron, ¿por qué eligieron CatBoost?

Cuente sobre el algoritmo K-means y sus variantes avanzadas (K-means++).

Cuéntame sobre ti, tu experiencia y tus proyectos.

¿Qué métricas se utilizan para evaluar la calidad del clustering? ¿Cómo seleccionar la cantidad de clusters?