Machine Learning / AI

Model monitoring uchun ma'lumotlarni saqlash va ogohlantirish tizimini texnik jihatdan qanday amalga oshirish mumkin?

Tasodifiy o'rmon va gradientni kuchaytirish qanday o'xshash va farq qiladi? Har birida daraxtlar qanday quriladi?

Talab prognozlash tizimini yanada yaxshilash uchun fikrlaringiz bormi?

Siz foydalanadigan klasterlash algoritmi qanday ishlaganini aytib bering — u nuqtalarni makonda qanday yig'gan?

Klasterning sifatini qanday aniqladingiz? Qaysi usullardan foydalaningiz?

Spark haqida — u yerda qaysi aniq vazifalar parallel ishlatilgan?

Stasionar vaqt seriyasi nima, uni qanday tekshirasiz va nima uchun muhim?

Ishonch oralig'i va prognoz oralig'i o'rtasidagi farq nima? Ular nima ko'rsatadi?

Modelni almashtirish bo'yicha sifat va qaror qabul qilish tizimini qanday qurish mumkin?

Talabni prognoz qilish uchun qanday modellardan foydalaningiz?

Vazifa: S7 бизнес-класси учун нархлар тизимини ишлаб чиқиш. Кунлик 300 рейс, ~100 бизнес-класс билан, 4-6 ўрин. Икки мақсад: максимал тўлдириш ва максимал даромад. Нарҳлар кундалик ва ҳар хариддан кейин янгиланади. Ҳозирда, нархлар қўл билан белгиланади, тўлдиришга қараб. Бу вазифага қандай ёндашасиз?

Sparkda xususiyatlar va murakkab qo'shilishlar bilan bog'liq qiziqarli optimallashtirish holatlari haqida gapiring

Data Science sohasidagi tajribangiz haqida gapiring

Tarixiy ma'lumotlarning siljishi muammosini qanday hal qilish mumkin (narxlar past baholangan, model yangi darajalarda talabni yomon ko'radi)?

Tinch marshrutlarda kam feedback hajmi bilan qanday ishlash mumkin (kam uchishlar, shovqinli ma'lumotlar)?