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».
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.
17. Объясните алгоритм K-средних? Как выбрать оптимальное значение «k? Сходится ли метод k-средних к глобальному решению?»
Мы надеемся, что это поможет!