Machine Learning / AI

Kas yra HAVING operatorius SQL? Kur jis naudojamas?

Regresijos užduotis: prognozuoti akcijų kainą 5-aisiais metais naudodami 4 metų duomenis su boosting. Kokią klaidą padarėme?

Papaskinkite apie projektą, skirtą dispečerų darbo kokybės įvertinimui: kokius modelius naudojo, kaip juos lygino su etaloniniu scenarijumi?

Kas yra MAPE ir SMAPE metrikos? Kur jie gali būti neveiksmingi?

Kodėl CatBoost, o ne XGBoost ar LightGBM? Kuo jie skiriasi?

Papaskinkite apie klasterizacijos projektą, kuriame žymima pagal verslo svarbą.

MVP užduotis: dvejetainė klasifikacija su nesubalansuotomis klasėmis, duomenys paskirstyti 10 mašinų, yra tekstinė savybė. Kokį požiūrį siūlote?

Kokios metrikos yra svarbiausios esant dideliam klasių disbalansui (99 iš 1)?

Kuo skiriasi Spark nuo Pandas? Kas yra Hadoop?

Ar žinote HTTP, UDP, TLS protokolus?

Ar žinote, kas yra bagging? Pateikite algoritmo pavyzdį.

Papasakokite apie K-means algoritmą ir jo pažangias analogijas (K-means++).

Papaskinkite apie save, savo patirtį ir projektus.

Kas yra LoRA (Low-Rank Adaptation)?

Papaskinkite daugiau apie darbuotojų atleidimo prognozavimo projektą: ką darėte, kokius duomenis naudojote, kodėl pasirinkote CatBoost?

Kokios metrikos naudojamos klasterizacijos kokybei įvertinti? Kaip pasirinkti klasterių skaičių?