Machine Learning / AI

Қатал сыныптар теңгерімсіздігі жағдайында, дәлдік, recall және PR-AUC қалай әрекет етеді?

Қандай метрикаларды қолдандыңыз, қанша деректер болды және сыныптар балансында болды ма?

Өздеріңіз және орындаған тапсырмаларыңыз туралы айтыңыз.

Егер сіз тек шектеулі клиенттермен ғана байланыса алсаңыз, осындай скоринг моделін қалай бағалайсыз?

Бұл классификация немесе уақыттық қатар тапсырмасы ма? Оқу және тестілеу кезінде уақыт қалай ескерілді?

ROC-AUC туралы не білесіз?

Объектілерді бағалау бойынша рейтингтен кейін ROC қисығы қалай есептеледі?

PR-AUC не көрсетеді?

Жақында орындалған классификация тапсырмаларының бірін айтып беріңіз және оның pipeline-ін сипаттаңыз.

Скoring моделін не екенін білесіз бе?

Оператор қоңырау кезінде орындауы керек тексеру тізімі болды ма, жоқ па, ол жоқ па?

Қаңтар айында, 30 күн ішінде байланысқаннан кейін кемінде бір сатылым болған барлық клиенттерді табыңыз.

Кластерлеу тапсырмасы туралы айтыңыз.

Өздеріңіз орындаған NLP тапсырмасы туралы айтыңыз.

Мақсат жана текшерилген өзендер сактагычы бар, анда болжам менен 5000 өзен бар. Бул тапшырмада аны кандай сынайсыз?

Тағамды конверсия тапшырмасында, таңдалған клиенттерден миллионға 700 сатылым дәлдігі жақсы ма?

Қаңтар айында, 30 күн ішінде байланысқаннан кейін кемінде бір сатылым болған барлық клиенттерді табыңыз. сатылымдар id клиент_ид сомасы сатылым_күні [phone] байланыстар id клиент_ид түр байланыс_күні бөліну_күні 1 1 пошта [phone] қоңырау [phone] қоңырау [phone] электронды пошта [phone] sms [phone] #Тізім бар, екі тізімді қайтаратын функция жазуыңыз керек, бірі қалыпты мәндермен, екіншісі аномалиялармен. Қазірше, аномалия орташа мәннен асып түсетін мән деп есептейік data = [100, 200, 150, 5000, 1300, 120, 700, 2000, 200]

Фичерлердің қаншасын feature store-дан аласыз және оларды қалай таңдайсыз, егер барлық 5000 фичер дұрыс және ешқандай ағып кетпеген болса?