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
Метод максимального правдоподобия (Maximum Likelihood Estimation, MLE) — это способ оценки параметров модели, при котором выбираются такие параметры, которые максимизируют вероятность наблюдаемых данных.
Читать ответВопросы по данным часто касаются качества, полноты и релевантности данных для задачи. Например:
Читать ответВопрос о том, можно ли найти решение быстрее, чем O(n²), зависит от конкретной задачи и её структуры.
Читать ответСписки часто используются для хранения предыдущих значений, потому что они обеспечивают упорядоченное и динамическое хранение данных. Это удобно, когда нужно:
Читать ответСвободный член (bias, w0) в модели нужен для того, чтобы сдвинуть функцию активации и позволить модели лучше подстраиваться под данные, особенно если они не проходят через начало координат.
Читать ответВместо того, чтобы сразу отвечать, модель разбивает задачу на подзадачи, задавая себе вопросы и отвечая на них по очереди.
Читать ответМаксимальная вероятность вытащить белый шар из случайно выбранной корзины зависит от распределения белых и чёрных шаров в каждой корзине и от того, как выбирается корзина.
Читать ответРазные значения средней дневной посещаемости веб-сервиса у разных аналитиков могут возникать по нескольким причинам:
Читать ответПри нормализации данных для случайного леса важно помнить, что этот алгоритм не чувствителен к масштабу признаков, так как основан на деревьях решений.
Читать ответpython def movezeros(nums: list[int]): # Создаем новый список без нулей nonzeros = [x for x in nums if x !
Читать ответПри вычислении произведения элементов списка с нулями важно учитывать, что наличие хотя бы одного нуля обнуляет весь результат. Чтобы корректно обработать такие случаи, можно:
Читать ответXLM-R (XLM-RoBERTa) — это мультилингвальная модель трансформера, основанная на архитектуре RoBERTa, которая обучена на большом корпусе текстов на 100 языках.
Читать ответ