Machine Learning / AI

Модельді бақылау үшін деректерді сақтау және ескертулер жүйесін техникалық түрде қалай жүзеге асыруға болады?

Кездейсоқ орман мен градиентті бустинг қалай ұқсас және айырмашылығы неде? Әрқайсысында ағаштар қалай құрылады?

Талапты болжау жүйесін одан әрі жақсарту үшін идеяларыңыз бар ма?

Сіз қолданған кластерлеу алгоритмі қалай жұмыс істеді — ол нүктелерді кеңістікте қалай жинады?

Жағдай: S7 бизнес сыныбы үшін баға жүйесін әзірлеу. Күніне 300 рейс, ~100-і бизнес сыныбында, 4-6 орын. Екі мақсат: максималды толымдылық және максималды табыс. Бағалар күнделікті және әр сатып алудан кейін жаңартылады. Қазіргі уақытта бағалар қолмен орнатылады, толымдылыққа негізделген. Бұл тапсырмаға қалай қарайсыз?

Модельді ауыстыру бойынша сапаны бақылау және шешім қабылдау жүйесін қалай құруға болады?

Тұрақты уақыттық қатар дегеніміз не, оны қалай тексересіз және неге маңызды?

Spark туралы — оның үстінде қандай нақты тапсырмалар параллель орындалды?

Кластерлеудің сапасын қалай анықтадыңыз? Қандай әдістер қолдандыңыз?

Талапты болжау үшін қандай модельдерді қолдандыңыз?

Сенімділік интервалымен болжау интервалынның айырмашылығы неде? Олар не көрсетеді?

Тыныш маршруттарда аз кері байланыс көлемімен қалай жұмыс істеу керек (аз ұшулар, шулы деректер)?

Data Science саласындағы тәжірибеңіз туралы айтыңыз

Spark-та ерекшеліктер мен күрделі қосылымдарға байланысты қызықты оңтайландыру жағдайлары туралы айтыңыз

Тарихи деректердің орын ауыстыру мәселесін қалай шешуге болады (бағалар төмен бағаланған, модель жаңа деңгейлердегі сұранысты нашар көреді)?