Machine Learning / AI

Класс баланссыздыгы катуу болсо, анда дәлдүк, recall жана PR-AUC кандайча жүрөт?

Қандай метрикаларды колдондуңуз, канча маалымат болду жана класстардын балансында болдубу?

Өзүңүз жана аткарган тапшырмаларыңыз жөнүндө айтып бериңиз.

Эгер сиз гана чектелген санды кардарлар менен байланышсаңыз, мындай скоринг моделин кантип баалоо жасайсыз?

Бул классификациялык же убакыт сериялык тапшырмабы? Окутуу жана тестирлөө учурунда убакытты кантип эске алдыңыз?

ROC-AUC жөнүндө эмне билесиз?

Объекттер рейтингден кийин ROC графигин кандайча эсептейсиз?

PR-AUC эмне көрсөтөт?

Жакында жасалган классификациялык тапшырмаларынын бирин айтып бериңиз жана анын pipeline'ин сүрөттөп бериңиз.

Скорттоо моделин эмне экенин билесизби?

Аудио кезінде оператордың орындауы керек тексеру тізімі болды ма, жоқ па, ол жоқ па?

Январь айында, 30 күн ичинде байланышқаннан кийин кеминде бир сатуу болгон бардык кардарларды табыңыз.

Кластерлөө иши жөнүндө айтып бериңиз.

Өздөрүңүз оркнолгон NLP тапшырмасы жөнүндө айтып бериңиз.

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

Миллион таңдалган кардарлар үчүн 700 сатуу тактығы сирек түрлендіру тапшырмасында iyi mi?

бардык кардарларды январь айында, 30 күндүн ичинде байланышкандан кийин кеминде бир сатуу болгон кардарларды табыңыз. сатылымдар id кардар_ид сумма сатуу_күні [phone] байланыштар id кардар_ид түр байланыш_күні бөлүү_күні 1 1 почта [phone] чалуу [phone] чалуу [phone] электрондук почта [phone] SMS [phone] #Тизмек бар, сиз функция жазышыңыз керек, ал эки тизмени кайтарат, бири нормалдуу маанилер менен, экинчиси — аномалиялар менен. Азырынча, аномалия — орточо мааниден ашкан маанилер деп эсептейли data = [100, 200, 150, 5000, 1300, 120, 700, 2000, 200]

Өзгөчөлүктөрдүн канчалаганын feature storeдон алат жана аларды кантип тандайсыз, эгер бардык 5000 өзгөчөлүк жарамды жана агып кетпеген болсо?