Telegram Group & Telegram Channel
Вопросы на собеседованиях по ML

Вчера готовился к вебинарам про вопросы с собеседований по ML (в конце базового курсс ML у нас есть опциональный модуль с разбором вопросов в качестве повторения пройденных тем).

С учетом того, что сам лет 10 собеседовал по DS, вспомнил порядка сотни вопросов, которые задавал сам или задавали коллеги. Дальше просмотрел около 300 вопросов, которые спрашивают на собеседованиях сейчас.

Из интересных наблюдений:

🥋 вопросы Avito неплохо перекликаются с Яндексовыми по уровню понимания ML (это комплимент Avito)

🧑‍🏫 есть любители поспрашивать про математику на собеседованиях (запомнились ПСБ и Okko, возможно были и другие)

🪦 вопросы про SVM, который уже давно нигде во всей красе не используется, хоть и встречаются редко, но бывают (правда не в IT-компаниях)

👴🏻 вопросы про PCA еще пока держатся, встречаются чаще, чем SVM, иногда спрашивают даже про SVD

🔥 наиболее частые вопросы такие, какие я и предполагал: логрегрессия, линейная регрессия, регуляризация, градиентный бустинг, иногда случайный лес, метрики качества.

Некоторые вопросы перекликаются с теми, которые я давным-давно в Яндексе сам вводил в употребление и добавлял в Фемиду (внутренняя система, где хранятся вопросы и результаты собеседований), либо добавляли коллеги по мотивам моих собеседований. Например, ставший классическим вопрос про то, какие алгоритмы могут давать отрицательные прогнозы на новых данных, обучившись только на неотрицательных таргетах. Не утверждаю конечно, что совпадающие с моими вопросы позаимствовали именно у меня (знаю человека, который искренне верит, что его идею украли Apple и Amazon, смотрится крайне забавно), но тот факт, что всех собеседующих притягивает примерно к одним и тем же вопросам, по модулю небольшого количества выбросов, меня скорее радует.

Напишите в комментариях:
1) какие у вас есть наблюдения насчет собесов по ML?
2) какие вопросы на ваш взгляд задают чаще всего, и какие вопросы вам запомнились?


А если пост наберет 300 🔥огонёчков, я буду выкладывать примеры вопросов с собеседований и свои комментарии в канале (давайте выясним, интересно вам это или нет :)



tg-me.com/kantor_ai/421
Create:
Last Update:

Вопросы на собеседованиях по ML

Вчера готовился к вебинарам про вопросы с собеседований по ML (в конце базового курсс ML у нас есть опциональный модуль с разбором вопросов в качестве повторения пройденных тем).

С учетом того, что сам лет 10 собеседовал по DS, вспомнил порядка сотни вопросов, которые задавал сам или задавали коллеги. Дальше просмотрел около 300 вопросов, которые спрашивают на собеседованиях сейчас.

Из интересных наблюдений:

🥋 вопросы Avito неплохо перекликаются с Яндексовыми по уровню понимания ML (это комплимент Avito)

🧑‍🏫 есть любители поспрашивать про математику на собеседованиях (запомнились ПСБ и Okko, возможно были и другие)

🪦 вопросы про SVM, который уже давно нигде во всей красе не используется, хоть и встречаются редко, но бывают (правда не в IT-компаниях)

👴🏻 вопросы про PCA еще пока держатся, встречаются чаще, чем SVM, иногда спрашивают даже про SVD

🔥 наиболее частые вопросы такие, какие я и предполагал: логрегрессия, линейная регрессия, регуляризация, градиентный бустинг, иногда случайный лес, метрики качества.

Некоторые вопросы перекликаются с теми, которые я давным-давно в Яндексе сам вводил в употребление и добавлял в Фемиду (внутренняя система, где хранятся вопросы и результаты собеседований), либо добавляли коллеги по мотивам моих собеседований. Например, ставший классическим вопрос про то, какие алгоритмы могут давать отрицательные прогнозы на новых данных, обучившись только на неотрицательных таргетах. Не утверждаю конечно, что совпадающие с моими вопросы позаимствовали именно у меня (знаю человека, который искренне верит, что его идею украли Apple и Amazon, смотрится крайне забавно), но тот факт, что всех собеседующих притягивает примерно к одним и тем же вопросам, по модулю небольшого количества выбросов, меня скорее радует.

Напишите в комментариях:
1) какие у вас есть наблюдения насчет собесов по ML?
2) какие вопросы на ваш взгляд задают чаще всего, и какие вопросы вам запомнились?


А если пост наберет 300 🔥огонёчков, я буду выкладывать примеры вопросов с собеседований и свои комментарии в канале (давайте выясним, интересно вам это или нет :)

BY Kantor.AI


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/kantor_ai/421

View MORE
Open in Telegram


Kantor AI Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Kantor AI from de


Telegram Kantor.AI
FROM USA