Sobes.tech

Machine Learning / AI

Koje su osnovne parametre obično postavljamo za DAG zadatke i zašto graf mora biti baš takav (visokorazinska logika DAG)?

204

Да ли сте радили са Spark-ом? Какво је ваше опште мишљење о томе шта је то?

175

Koje su metrike prikladne, a koje nisu kada govorimo o neuravnoteženosti klasa?

171

Dat je niz koji sadrži slova i cifre. Pronađite najveći broj koji se pojavljuje u nizu (smatrajući uzastopne cifre kao jedan broj).

170

Šta se dešava u Pythona pri konkatenaciji stringova (npr., current += char)? Zašto ovaj pristup može biti problematičan u ovom zadatku i kako optimizovati kod izbegavajući čestu konkatenaciju stringova?

163

Да ли сте се икада сусрели са случајном шумом (на послу или у школи)? Које су главне разлике између случајне шуме и бустинга?

160

Kako biste rešili isti problem pretraživanja poslednjeg klika bez korišćenja JOIN?

159

Da li ste radili sa Airflow ili Spark? Ispričajte, šta je DAG u Airflow, možete li navesti primer iz svog iskustva? Da li ste sami pisali DAG-ove ili ste ih samo koristili/pokretali?

158

Zašto preciznost pri neuravnoteženosti klasa prikazuje neadekvatnu vrednost kvaliteta?

153

Да ли имате искуство са радом са временским низовима? Које метрике се користе за процену квалитета модела за прогнозу временских низова?

151

Data je tabela logs sa događajima korisnika (user_id, item_id, action_type, timestamp). Napišite SQL upit koji za svakog korisnika pronalazi ID poslednjeg proizvoda na koji je kliknuo.

148

Postoji 100 novčića, od kojih je jedan lažan — sa dva orla sa obe strane. Nasumično biramo novčić, bacamo ga i izlazi orao. Kolika je verovatnoća da je novčić lažan? Objasnite rešenje (korišćenjem Bayesove formule).

146

Ako je optimalan broj stabala za model 500, ali smo slučajno obučili i slučajnu šumu i boosting na 1000 stabala, koji od modela je verovatnije da će prekomerno naučiti i zašto?

137

Zašto zadatak u Spark-u može da se zaglavi i traje veoma dugo?

135