Ինչպես է աշխատում պատահական անտառը և ինչ են նրա առավելությունները և թերությունները:
Middle
300
Machine Learning / AI
3608
0
Ինչ անել տարբեր ժամանակային մանրամասնությամբ տվյալների հետ: որոշները գրանցվում են ամեն ժամ, մյուսները՝ ամեն օր։
Middle
259
Ինչ է Delta Lake / Iceberg / Hudi և ինչու է lakehouse?
Middle — Senior
213
Ի՞նչ է երկկողմանի ամուր գնահատումը։
208
Ի՞նչ էր վերջնական նմուշի ծավալը և քանի՞ սկզբնական և ընտրված հատկանիշներ կար նախագծում։
Middle
207
Պատմեք ավելի մանրամասն ձեր end-to-end փորձի մասին՝ ինչ փուլեր եք կատարել խնդիր սահմանելուց մինչև մոդելի ներդրում արտադրությունում։
Middle
206
202
Ինչ է over-squashing-ը GNN-ում։
Middle — Senior
195
192
Ի՞նչ օրինակներ եք կատարել feature engineering նախագծերում:
Middle
190
Ինչու բուեստինգում սովորաբար օգտագործվում են ոչ խոր ծառեր և ինչպես է ծառերի թիվը ազդում ավելորդ ուսուցման վրա։
Middle
188
Հաշվեք յուրաքանչյուր օգտվողի ընդհանուր եկամտի գումարը գտեք նրա առաջին և վերջին գնումների ամսաթիվը
Middle
185
Ինչպես կարելի է փոփոխել սխալի ֆունկցիոնալությունը?
Middle
183
178
176
Ի՞նչ է NGBoost-ը և պրոբաբիլիստիկ կանխատեսումները։
Middle — Senior
176
Հաշվեք յուրաքանչյուր օգտվողի ընդհանուր եկամտի (revenue) գումարը
Middle
169
Ի՞նչ են holdout օգտվողները և ինչու է անհրաժեշտ պահել մշտական վերահսկողություն:
Middle — Senior
168
Ի՞նչ է մոդելի հակադարձման հարձակումնը։
166
164