Pastāstiet par TF-IDF: kā tas darbojas, kā izskatās galīgā matrica?
Machine Learning / AI
Kādā aptuvenā algu diapazonā jūs orientējaties pārejai?
Kā var izvēlēties hiperparametrus?
Kuras biznesa metriku un pret-metriku jāizmēra, lai novērtētu produktu reklāmas logrīku?
Kā ņemt vērā laika intervālu starp pirkumiem, lai nodrošinātu preču relevanci?
Kuru metriku izvēlēties regresijai ar izņēmuma vērtībām: MSE vai MAE?
Kas ir graph RAG un kādos uzdevumos tas ir efektīvs?
Kāda zaudējumu (loss) funkcija tiek izmantota pēc noklusējuma lineārajā regresijā?
Kāpēc analītiskā formula lineārās regresijas praksē netiek izmantota?
Kā izmantot sadarbības metodes, lai sniegtu ieteikumus, balstoties uz iekļāvumiem?
Kādi ir sadalījuma kritēriji lēmumu kokiem (piemēram, entropijas kritērijs)? Vai varat nosaukt citus?
Pastāstiet par regulēšanu klasiskajos ML algoritmos: L1 un L2. Kādas ir to īpašības un atšķirības?
Kā mēs izvēlamies parametrus gradienta pastiprināšanā? Kādi parametri ir un ko izvēlēsies pirmajā kārtā?
Kā atšķiras stohastiskais gradienta kritums no klasiskā?
Kāpēc ir nepieciešams izmantot funkciju LEAD, lai meklētu nākotnes vērtības pēc id SQL?
Kā Pythonā ir uzbūvētas korutīnas un notikumu cilpa?
Kādu kļūdas slieksni izmantot apmācības pārtraukšanai?
Kā darbojas dropout apmācības un inferenču laikā?
Kāpēc bagging darbojas ar kokiem, kā nejaušā mežā?