Работал в нескольких областях машинного обучения, включая обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и рекомендательные системы. Приходилось тренировать модели как классические (например, решающие деревья, SVM), так и глубокие нейронные сети.
Какие модели ты использовал в задачах регрессии и классификации, сколько было признаков и как проходило обучение?
Работал в нескольких областях машинного обучения, включая обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и рекомендательные системы.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Работал в нескольких областях машинного обучения, включая обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и рекомендательные системы. Приходилось тренировать модели как классические (например, решающие деревья, SVM), так и глубокие нейронные сети.
В частности, использовал архитектуры:
- CNN (сверточные нейронные сети) для задач классификации изображений и сегментации.
- RNN и LSTM для анализа последовательностей и текстовых данных.
- Transformer-модели для задач NLP, включая BERT и GPT-подобные архитектуры.
Пример: для задачи классификации текста использовал BERT с дообучением на специфической предметной области, что значительно улучшило качество предсказаний по сравнению с классическими методами.