Подготовка к интервью
3834 вопроса с собеседований в Сбер
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Сбер. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: database, sql, backend.
Каталог
Линейную регрессию можно использовать при наличии смещения выборки, но важно понимать последствия и ограничения.
Читать ответБустинг — это метод ансамблирования, который строит сильную модель путем последовательного обучения серии слабых моделей (обычно деревьев решений).
Читать ответДля функций потерь в машинном обучении часто требуется вычислить производную (градиент) для оптимизации модели.
Читать ответПричины ухода из организации могут быть разными: желание новых профессиональных вызовов, стремление работать над более интересными проектами, необходимость развития в новых направлениях или улучшение условий труда.
Читать ответЖорданова матрица — это особый вид квадратной матрицы, которая используется в линейной алгебре для представления линейного оператора в каноническом виде.
Читать ответПонимание контекста трансформерами означает способность модели учитывать взаимосвязи между всеми элементами входной последовательности одновременно, а не только соседними словами или символами.
Читать ответОстановить отбор признаков стоит, когда дальнейшее исключение или добавление признаков перестаёт улучшать качество модели или начинает его ухудшать.
Читать ответВ первом примере с использованием asyncio пять асинхронных задач work() запускаются одновременно и выполняются параллельно, каждая с задержкой в 1 секунду.
Читать ответДиапазон гиперпараметров модели зависит от конкретного алгоритма и задачи, но обычно задаётся на основе опыта, литературы и экспериментов. Например:
Читать ответПри сильном дисбалансе классов стандартные метрики, такие как точность (accuracy), могут вводить в заблуждение, так как модель может просто предсказывать преобладающий класс и иметь высокий показатель.
Читать ответPrecision (точность) и Recall (полнота) — это метрики качества классификации, особенно важные при работе с несбалансированными классами.
Читать ответGPT использует архитектуру на основе декодера трансформера, а не энкодера, потому что его задача — генерировать последовательность текста по одному токену за раз, основываясь на предыдущем контексте.
Читать ответ