Вопросы по Machine Learning — часть 6

166 реальных вопросов с собеседований разных специальностей, отсортированы по частоте

Все вопросы открыты бесплатно для всех — без регистрации и оплаты.

🎯 Enigma AI — помощник прямо во время собеседования

Десктоп-приложение слушает интервьюера, распознаёт вопросы и подсказывает ответы в реальном времени. Окно с подсказками видите только вы — на демонстрации экрана его нет.

Скачать Enigma

1×

Что такое Out-of-Bag (OOB) ошибка в Random Forest и как она позволяет оценить качество модели на данных, которые не участвовали в обучении конкретных деревьев?

algorithms middle

1×

Какие формулы описывают процесс обучения в градиентном бустинге и какой функционал потерь при этом используется?

algorithms middle

1×

Что является выходом токенизатора?

algorithms middle

Так Enigma подсказывает прямо на собеседовании этот вопрос задавали на реальных интервью 1×

Что такое Out-of-Bag (OOB) ошибка в Random Forest и как она позволяет оценить качество модели на данных, которые не участвовали в обучении конкретных деревьев?

Out-of-Bag ошибка — это встроенный механизм оценки качества в Random Forest, который использует данные, не попавшие в bootstrap-выборку конкретного дерева. Каждое дерево обучается на случайной подвыборке с возвращением (bootstrap), и примерно 37% исходных объектов остаются неиспользованными — это и есть OOB-сэмплы для этого дерева. Ошибка считается как средняя ошибка предсказания по всем деревьям на тех объектах,…

✓OOB-ошибка использует ~37% объектов, не попавших в bootstrap-выборку каждого дерева, для оценки качества без отдельной валидационной выборки.
✓Для каждого объекта предсказание собирается только из деревьев, где он был OOB — это даёт несмещённую оценку обобщающей способности.
🔒и ещё 3 — в полном ответе

Дочитать ответ и получать такие подсказки во время своего интервью

Вход через Telegram за секунду. 150 кредитов бесплатно, карта не нужна.

Даю согласие на обработку персональных данных (152-ФЗ) и принимаю условия использования

или по email →

1×

Какие существуют методы борьбы с переобучением модели?

algorithms middle

1×

Расскажите, какие задачи вы решали в области машинного обучения, связанные с классификацией и регрессией, и напомните основные метрики для оценки качества этих моделей.

algorithms middle

1×

Какие проблемы могут возникнуть при обучении модели, если признаки (features) являются зависимыми (мультиколлинеарность)?

algorithms middle

1×

Как вы будете оценивать качество полученной модели?

backend middle

1×

Какие методы машинного обучения вы будете использовать для решения этой задачи?

algorithms middle

1×

Что такое GAN (Generative Adversarial Network)?

algorithms middle

1×

Каковы особенности WGAN (Wasserstein GAN) по сравнению с обычным GAN?

architecture senior

1×

Что такое Wasserstein loss?

algorithms senior

1×

Какая из двух моделей соответствует Random Forest, а какая — условный градиентный бустинг (Gradient Boosting), учитывая, что в одном случае в прогнозах встречаются отрицательные значения, а в другом — только положительные?

algorithms middle

1×

Расскажите про интересную задачу с применением машинного обучения на предыдущем месте работы.

backend middle

1×

Почему раньше использовали гиперболический тангенс и другие активационные функции, а затем перешли на ReLU?

algorithms middle

1×

Расскажите про виды (классы) активационных функций и почему их выбирают и применяют в нейронных сетях.

algorithms middle

1×

Когда произошёл переход на использование функции активации ReLU в глубоком обучении и в какой период она стала стандартом?

algorithms middle

Вопросы по другим технологиям

Java538 SQL464 Python373 Kubernetes257 JavaScript252 Linux243 Go204 Docker193 React173 HTTP152 Kafka124 PostgreSQL87 CSS69 Spring65 C#63 Git57 1C57 PHP40 Android39 C++34 Vue.js31 Redis29 TypeScript26 Django26 Ansible24 Kotlin24 Selenium23 Active Directory23 Windows22 Laravel22 Swift22 Node.js21

Вопросы по Machine Learning — часть 6

Что такое Out-of-Bag (OOB) ошибка в Random Forest и как она позволяет оценить качество модели на данных, которые не участвовали в обучении конкретных деревьев?

Какие формулы описывают процесс обучения в градиентном бустинге и какой функционал потерь при этом используется?

Что является выходом токенизатора?

Какие существуют методы борьбы с переобучением модели?

Какие проблемы могут возникнуть при обучении модели, если признаки (features) являются зависимыми (мультиколлинеарность)?

Как вы будете оценивать качество полученной модели?

Какие методы машинного обучения вы будете использовать для решения этой задачи?

Что такое GAN (Generative Adversarial Network)?

Каковы особенности WGAN (Wasserstein GAN) по сравнению с обычным GAN?

Что такое Wasserstein loss?

Расскажите про интересную задачу с применением машинного обучения на предыдущем месте работы.

Почему раньше использовали гиперболический тангенс и другие активационные функции, а затем перешли на ReLU?

Расскажите про виды (классы) активационных функций и почему их выбирают и применяют в нейронных сетях.

Когда произошёл переход на использование функции активации ReLU в глубоком обучении и в какой период она стала стандартом?

Вопросы по другим технологиям

Навигация

Поддержка

Правовое