Перейти к содержимому

20 самых часто задаваемых вопросов и ответов на собеседовании по машинному обучению | Подготовка ...

Analytics Vidhya

0:00 / 0:00

20 самых часто задаваемых вопросов и ответов на собеседовании по машинному обучению | Подготовка ...

2 385 просмотров · 5 месяцев назад
Analytics Vidhya
152 тыс. подписчиков
2 385 просмотров · 5 месяцев назад
Бесплатный курс GenAI - https://www.analyticsvidhya.com/cours... В этом подробном руководстве мы рассматриваем 20 наиболее важных вопросов и ответов для собеседования по машинному обучению на английском языке. Мы углубляемся в вопросы по основам машинного обучения и алгоритмам машинного обучения — аналогично высококачественным наборам вопросов, которые вы найдете в статьях Analytics vidhya, посвященных вопросам для собеседований по машинному обучению. Темы включают: Технические вопросы для собеседования по машинному обучению Вопросы для собеседования по алгоритмам машинного обучения Вопросы для собеседования по основам машинного обучения Это видео призвано помочь вам успешно пройти собеседование на стажировку по машинному обучению или получить следующую важную должность в качестве специалиста по данным. Мы объясняем все четко и уверенно, чтобы вы могли справиться с любыми техническими вопросами для собеседования по машинному обучению. Временные метки: 0:00 - Введение в вопросы для собеседования по машинному обучению 0:32 - Вопрос 1: F1-мера и гармоническое среднее 1:09 - Вопрос 2: Функции активации в нейронных сетях 1:44 - Вопрос 3: Случайный лес против логистической регрессии (немасштабированные данные) 2:24 - Вопрос 4: Точность против полноты при обнаружении рака 3:08 - Вопрос 5: Влияние асимметрии на модели машинного обучения 4:05 - Вопрос 6: Lasso против гребневой регуляризации 4:43 - Вопрос 7: Байесовская оптимизация против поиска по сетке 5:20 - Вопрос 8: Значимость ошибки вне выборки (OOB) 5:53 - Вопрос 9: Бэггинг и теорема «нет бесплатного обеда» 6:25 - Вопрос 10: Жесткое против мягкого голосования в ансамблях 6:51 - Вопрос 11: Выбор слабых обучающих моделей в Бустинг 7:28 - Q12: Выбор признаков против извлечения признаков 8:20 - Q13: Преимущества перекрестной проверки 8:52 - Q14: Масштабирование признаков против нормализации 9:30 - Q15: Методы обрезки деревьев решений 10:41 - Q16: Что такое перекрестная проверка с поиском по сетке? 11:17 - Q17: Ложные срабатывания против ложных отрицаний 12:13 - Q18: PCA для выбора признаков 12:42 - Q19: Обработка высокого смещения и низкой дисперсии 13:37 - Q20: Интерпретация ROC-AUC 14:24 - Заключение и карьера в машинном обучении Советы #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучению #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюдлявыпускников #Вопросыиответыдлясобеседованияпомашинномуобучению #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюнаанглийском языке #ВопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюAnalyticsVidhya #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюдляспециалистов по данным #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюдлявыпускников #ВопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюAnalyticsVidhya #Вопросыиответыдлясобеседованияпоискусственному интеллекту #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюдлястажировки #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюдлястажировки #Вопросыдлясобеседованияинженерапомашинномуобучению #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюпотехническомуобучению #Вопросыдлясобеседованияпомашинномуобучениюпо алгоритмам #Вопросыдлясобеседованияпомашинномупрограммированию #Вопросыдлясобеседованияпоосноваммашинного обучения