Подготовка к таким ролям, как Data Scientist, ML Engineer, Research Engineer и Research Scientist, — это строгий процесс. Нужно подготовиться к раундам кодирования leetcode, проектированию системы, ознакомиться с последними исследовательскими проектами и освежить в памяти концепции ML. Подготовка к науке о данных призвана помочь вам пройти собеседования по машинному обучению в крупных компаниях и стартапах, таких как Amazon, Google, Microsoft, Meta и т. д.

Если вы подаете заявку на роль машинного обучения, очень важно знать, какие вопросы о машинном обучении обычно могут задавать интервьюеры, и этот блог содержит такие «15 наиболее часто задаваемых вопросов о машинном обучении с ответами».

  1. Что такое компромисс смещения и дисперсии? Как это влияет на производительность модели?

2. Что такое необъективные данные? Как обнаружить предвзятость в данных?

3. Что такое функция активации? Какие обычно используются функции активации?

4. Почему мы не используем сигмовидную функцию активации для всех слоев?

5. Что такое переобучение? Как обнаружить и избежать переобучения?

6. Что такое Dropout? Реализуйте отсев с помощью Python.

7. Что такое кросс-энтропийные потери?

8. Что такое F1-Score? Определите это с точки зрения точности и отзыва.

9. Какие функции потерь можно использовать для регрессии? Какой из них лучше для выбросов?

10. Что такое регуляризация? Когда нам это нужно?

11. Что такое ошибки I и II рода? Как их избежать?

12. Что такое P-значение и как его интерпретировать?

13. Что такое кривая ROC? Как интерпретируется площадь ROC под кривой?

14. Что такое линейная регрессия? Каковы предположения модели линейной регрессии?

15. Объясните логистическую регрессию и ее оптимизацию.

16. Подробно объясните алгоритм классификации K ближайших соседей? Внедряйте KNN с нуля, не используя scikit-learn.

17. Объясните алгоритм K-средних? Как выбрать оптимальное значение «k? Сходится ли метод k-средних к глобальному решению?»

Мы надеемся, что это поможет!