Sobes.tech

Machine Learning / AI

Ako funguje náhodný les a aké sú jeho výhody a nevýhody?

298

Čo robiť s údajmi rôznej časovej granularity: niektoré sa zaznamenávajú každú hodinu, iné denne?

259

Aký bol konečný objem vzorky a koľko pôvodných a vybraných znakov bolo v projekte?

205

Povedzte viac o svojej skúsenosti end-to-end: aké kroky ste vykonali od stanovenia úlohy až po zavedenie modelu do produkcie?

204

Prečo sa v boosting zvyčajne používajú plytké stromy a ako počet stromov ovplyvňuje pretrénovanie?

186

Vypočítajte celkovú sumu výnosov pre každého používateľa Nájdite jeho prvý a posledný dátum nákupu

185

Čo sú holdout používatelia a prečo udržiavať stály dohľad?

Middle — Senior
168

Vypočítajte celkovú sumu výnosov (revenue) pre každého používateľa

167
/3