Machine Learning / AI

Моделдин мониторинги үчүн маалыматтарды сактоо жана эскертүү системасын техникалык жактан кантип ишке ашыруу керек?

Кездейсоқ орман жана градиент бустинг кандай окшош жана айырмаланат? Ар биринде даракчалар кандай курулат?

Талапты болжау системасын дагы жакшыртуу боюнча идеяларыңыз барбы?

Кластерлер алгоритми кандай иштегенин айтып бериңиз — ал эми алгарышта нүктөлөрдү кандай топтоду?

Кластерлердин сапасын кантип аныктадыңыз? Канча ыкмаларды колдондуңуз?

Spark жөнүндө — кайсы такыр тапшырмалар параллелдүү иштелип чыккан?

Тұрақтуу убакыт сериясы эмне, аны кантип текшересиз жана эмне үчүн маанилүү?

Ишеним интервал жана болжау интервалдын айырмасы эмнеде? Алар эмне көрсөтөт?

Модел алмаштыруу боюнча сапатты көзөмөлдөө жана чечим кабыл алуу системасын кантип түзүү керек?

Талапты болжау үчүн кайсы моделдерди колдондуңуз?

Жағдай: S7 бизнес-классы үчүн баа системасын иштеп чыгуу. Күнүнө 300 рейс, ~100 бизнес-класс менен, 4-6 орун. Ики максат: максимал толуктуулук жана максимал киреше. Баалар күн сайын жана ар сатып алуудан кийин жаңыртылат. Учурда баалар кол менен коюлат, толуктуулукка негизделген. Бул тапшырмага кандай карайсыз?

Data Science тармагындагы тажрыйбаңыз жөнүндө айтып бериңиз

Spark-та кызыктуу оптимизациялык учурлар жөнүндө айтып бериңиз, алардын өзгөчөлүктөрү жана кыйын бирикмелери менен байланыштуу

Тарыхый маалыматтардын жылышынын маселесин кантип чечсе болот (баалар төмөн бааланган, модел жаңы деңгээлдерде суроо-талапты начар көрөт)?

Тынч маршруттарда аз кері байланыс көлемі менен кантип иштеш керек (аз учуулар, шууган маалыматтар)?