Machine Learning / AI

Ի՞նչ է HAVING օպերատորը SQL-ում: Որտե՞ղ է այն օգտագործվում:

Ռեգրեսիայի խնդիր՝ կանխատեսել 5-րդ տարվա բաժնետոմսերի գինը՝ օգտագործելով 4 տարվա տվյալները բուստինգի միջոցով։ Ո՞ր սխալն ենք թույլ տվել։

Ի՞նչ են MAPE և SMAPE մետրիկաները: Որտե՞ղ կարող են լինել անարդյունավետ:

Պատմեք դիսպետչերների աշխատանքի որակի գնահատման նախագծի մասին՝ ինչ մոդելներ են օգտագործվել, ինչպես են համեմատել նմուշային սցենարի հետ։

Ինչու CatBoost, ոչ թե XGBoost կամ LightGBM? Ինչն է տարբերությունը?

MVP գործը: երկկողմանի դասակարգում՝ դասերի անհավասարակշռությամբ, տվյալները 10 մեքենայի վրա բաժանված են, կա տեքստային հատկություն։ Ի՞նչ մոտեցում կպնդեք։

Պատմեք բիզնես կարևորության նշումով դիմումների խմբագրման նախագծի մասին։

Ի՞նչ մեթոդներ են առավել առաջնահերթ մեծ դասերի անհավասարակշռության դեպքում (99 ի 1):

Դուք գիտե՞ք HTTP, UDP, TLS պրոտոկոլները։

Ի՞նչ է Spark-ի և Pandas-ի հիմնական տարբերությունը: Ինչ է Hadoop-ը։

Դուք գիտե՞ք, թե ինչ է bagging-ը: Տվեք ալգորիթմի օրինակ։

Ի՞նչ է LoRA (Low-Rank Adaptation):

Պատմեք K-means ալգորիթմի և նրա առաջադեմ տարբերակների մասին (K-means++).

Կպատմեք ավելին աշխատակիցների հեռանալու կանխատեսման նախագծի մասին՝ ինչ արեցիք, ինչ տվյալներ օգտագործեցիք, ինչու ընտրեցիք CatBoost-ը։

Իմացեք ինձ, ձեր փորձը և նախագծերը։

Ի՞նչ մեթոդներ են օգտագործվում խմբագրման որակն գնահատելու համար: Ինչպե՞ս ընտրել խմբերի քանակը: