Подготовка к интервью
978 вопросов с собеседований в Яндекс
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Яндекс. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: mobile, backend, database.
Каталог
Elastic Net — это метод регуляризации в линейной регрессии, который объединяет свойства Lasso (L1-регуляризация) и Ridge (L2-регуляризация). Он помогает бороться с переобучением и одновременно выполнять отбор признаков.
Читать ответВ работе с задачами ранжирования я применял несколько метрик, в зависимости от задачи и типа данных:
Читать ответОрганизация пайплайнов и деплой моделей в продакшн включает несколько ключевых этапов:
Читать ответЭто приводит к завышенной вероятности ложноположительных результатов (ошибке первого рода), так как многократные проверки увеличивают шанс случайного обнаружения эффекта.
Читать ответСо стороны я увлекаюсь изучением новых алгоритмов и моделей машинного обучения, особенно в области обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Читать ответLearning rate (скорость обучения) — это гиперпараметр в алгоритмах машинного обучения, особенно в методах оптимизации, таких как градиентный спуск.
Читать ответПереобучение — это ситуация, когда модель машинного обучения слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, включая шум и случайные особенности, и плохо обобщает на новые данные.
Читать ответПри обучении логистической регрессии оптимизируется функционал потерь, чаще всего — логарифмическая функция потерь (log loss или кросс-энтропия).
Читать ответЕсли известно, что координаты имеют целочисленные или полуцелочисленные значения (например, кратные 0.5), это знание можно использовать для оптимизации и повышения точности моделей и алгоритмов.
Читать ответROC (Receiver Operating Characteristic) — это график, показывающий соотношение между True Positive Rate (чувствительностью) и False Positive Rate при различных порогах классификации.
Читать ответКомпромисс между недообучением (underfitting) и переобучением (overfitting) — это баланс между слишком простой и слишком сложной моделью.
Читать ответNVIDIA Nsight Compute — это мощный профайлер для анализа производительности CUDA-приложений на GPU.
Читать ответ