Публикации по теме 'interview-questions'
17 наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по машинному обучению с ответами от Amazon, Microsoft и…
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..
Наиболее частые проблемы Python
Ссылка на Kaggle Notebook для всех этих упражнений вместе
В: преобразование десятичного числа в двоичное
Выполнение короткого деления на два с остатком (для целой части)
Это простой метод, который включает деление числа, которое нужно преобразовать. Пусть десятичное число равно N, тогда разделите это число на 2, потому что основание двоичной системы счисления равно 2. Запишите значение остатка, которое будет либо 0, либо 1. Снова разделите оставшееся десятичное число, пока..
Овладение машинным обучением и собеседованием по науке о данных: подробное руководство. Обновлено для 2023 г.
Введение
Область науки о данных и машинного обучения находится в состоянии постоянного изменения, постоянно расширяя границы технологических возможностей. Независимо от того, являетесь ли вы признанным экспертом, стремящимся сохранить свое конкурентное преимущество, или новичком, стремящимся проникнуть в эту область, овладение основными принципами и новыми тенденциями имеет важное значение. Это особенно важно при подготовке к собеседованиям в этой высококонкурентной сфере.
Цели..
Мой опыт интервью по науке о данных
Импровизированное интервью по науке о данных с Сайедом Датским | Технические вопросы с ответами, отзывами и советами
Недавно я давал интервью на позицию Data Scientist. Интервью было фиктивным, но оно довольно точно имитировало настоящее — рассчитано по времени и включало в себя кейс-стади. Его сделал Сайед Даниш, опытный специалист по обработке данных, специализирующийся на обработке естественного языка. Интервью прошло хорошо, и я поделился им с парой своих друзей. Но потом я..
Как бы вы подошли к выбору правильных параметров для логистической регрессии?
SOLVER (LIBLINEAR), C (REGULARIZATION PARAMETER), RFE, WRAPPER и FILTER методы
Выбор правильных параметров для логистической регрессии необходим для достижения оптимальной производительности модели. Вот несколько шагов, которым мы можем следовать, чтобы выбрать правильные параметры:
Выберите решатель : Логистическая регрессия решена …
Вы знаете, что такое ГБМ?
Машины повышения градиента (GBM) — это тип алгоритма машинного обучения, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Они представляют собой форму ансамблевого обучения, что означает, что они объединяют прогнозы нескольких отдельных моделей для получения окончательного прогноза. GBM может обрабатывать отсутствующие данные и выбросы.
Вот как работает GBM в деталях:
Дерево решений : GBM основаны на решениях…
Подготовка к собеседованию по ML: Часть I: Основы
Этот кураторский список тем основан на основных концепциях машинного обучения, которые часто задают во время интервью MLE/MLS.
[Это часть I из трех частей Обновление интервью ML ]
Контролируемый против неконтролируемого против подкрепления
Обучение с учителем использует размеченные данные для обучения на известных примерах, обучение без учителя выявляет закономерности и структуры в неразмеченных данных, а обучение с подкреплением фокусируется на обучении посредством взаимодействия с..
