В проектах по машинному обучению я занимался подготовкой данных, выбором и обучением моделей, а также их валидацией и деплоем. Например, реализовывал классификацию текстов с помощью моделей на основе градиентного бустинга и нейронных сетей. Работал с задачами регрессии и кластеризации, использовал библиотеки scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Опыт включает настройку гиперпараметров, обработку несбалансированных данных и интеграцию моделей в продакшен через REST API.
Расскажите о себе и своём опыте как ML-инженера.
В проектах по машинному обучению я занимался подготовкой данных, выбором и обучением моделей, а также их валидацией и деплоем.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
В проектах по машинному обучению я занимался подготовкой данных, выбором и обучением моделей, а также их валидацией и деплоем. Например, реализовывал классификацию текстов с помощью моделей на основе градиентного бустинга и нейронных сетей. Работал с задачами регрессии и кластеризации, использовал библиотеки scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Опыт включает настройку гиперпараметров, обработку несбалансированных данных и интеграцию моделей в продакшен через REST API.