Собеседования

  1. Что такое bias-variance tradeoff и как L1 и L2 регуляризация на него влияют? (в тарифе «Про»)регуляризацияпереобучениеСредний
  2. Чем отличаются supervised, unsupervised, self-supervised и reinforcement learning? (в тарифе «Про»)основыпарадигмы обученияself-supervisedБазовый
  3. Чем отличаются генеративные и дискриминативные модели? (в тарифе «Про»)классификациявероятностные моделиnaive bayesСредний
  4. Что такое inductive bias и как он помогает обобщению? (в тарифе «Про»)обобщениеinductive biasархитектурыСредний
  5. Что такое проклятие размерности и как с ним работать? (в тарифе «Про»)размерностьрасстоянияpcaСредний
  6. Какие модели могут иметь высокую дисперсию? (в тарифе «Про»)bias-varianceобобщениерегуляризацияСредний
  7. Как распознать переобучение и уменьшить его? (в тарифе «Про»)переобучениевалидациярегуляризацияБазовый
  8. Как устроена и обучается линейная регрессия? (в тарифе «Про»)линейные моделимнкоптимизацияБазовый
  9. Какие предпосылки действительно нужны линейной регрессии? (в тарифе «Про»)линейные моделимнкпредпосылкиСредний
  10. Что такое мультиколлинеарность и как с ней работать? (в тарифе «Про»)линейные моделимультиколлинеарностьрегуляризацияСредний
  11. Как устроена логистическая регрессия и чем отступ отличается от логита? (в тарифе «Про»)логистическая регрессияотступклассификацияСредний
  12. Чем отличаются L1 и L2 и как регуляризация ограничивает сложность модели? (в тарифе «Про»)регуляризациялинейные моделиБазовый
  13. Почему L1 чаще обнуляет коэффициенты? (в тарифе «Про»)регуляризацияразреженностьлинейные моделиСредний
  14. Почему свободный коэффициент обычно не регуляризуют? (в тарифе «Про»)регуляризациялинейные моделиСредний
  15. Можно ли использовать L3-регуляризацию и почему популярны L1 и L2? (в тарифе «Про»)регуляризацияразреженностьMAPГлубокий
  16. Какой вероятностный смысл есть у MSE? (в тарифе «Про»)функции потерьMLEрегрессияСредний
  17. Как линейной моделью разделить XOR-подобную конфигурацию? (в тарифе «Про»)признакилинейные моделивзаимодействияСредний
  18. Как разделить два класса по окружностям и какие условия нужны? (в тарифе «Про»)признакилинейные моделигеометрияСредний
  19. Как устроены SVM, margin, soft margin и kernel trick? (в тарифе «Про»)SVMклассификацияkernel trickСредний
  20. Как работает наивный байесовский классификатор и насколько наивно его допущение? (в тарифе «Про»)naive bayesклассификацияbaselineБазовый
  21. Как устроены One-vs-Rest и One-vs-One и сколько моделей нужно? (в тарифе «Про»)multiclassклассификациякалибровкаСредний
  22. Когда линейная модель может быть предпочтительнее сложной? (в тарифе «Про»)линейные моделиинференсзадержкаСредний
  23. Как связаны Gaussian Mixture Models, EM и K-means? (в тарифе «Про»)кластеризацияEMсмеси распределенийГлубокий
  24. Чем различаются kNN и кластеризация и как оценивать группы без разметки? (в тарифе «Про»)kNNкластеризацияоценка качестваБазовый
  25. Что объясняют permutation importance, SHAP и LIME и чего они не доказывают? (в тарифе «Про»)интерпретируемостьSHAPpermutation importanceСредний
  26. Чем градиентный бустинг отличается от случайного леса и почему бустинг легче переобучить? (в тарифе «Про»)ансамблибустингдеревьяСредний
  27. Как дерево решений строит предсказание? (в тарифе «Про»)деревьякритерии разбиенияБазовый
  28. Что измеряет критерий Джини? (в тарифе «Про»)деревьякритерии разбиенияБазовый
  29. Как выбирать глубину деревьев и почему в бустинге её ограничивают? (в тарифе «Про»)деревьябустингрегуляризацияСредний
  30. Как модели экстраполируют за пределы обучающего диапазона? (в тарифе «Про»)деревьябустинглинейные моделиСредний
  31. Как работает бэггинг и зачем усреднять множество деревьев? (в тарифе «Про»)ансамблиbootstrapдисперсияБазовый
  32. Что добавляет случайный лес к бэггингу деревьев? (в тарифе «Про»)ансамблислучайный лесСредний
  33. В чём идея градиентного бустинга? (в тарифе «Про»)ансамблибустингСредний
  34. Что случится, если удалить первое дерево из bagging и boosting? (в тарифе «Про»)ансамблибустингbaggingГлубокий
  35. Что получится при усреднении линейных моделей? (в тарифе «Про»)ансамблилинейные моделиСредний
  36. Чем stacking отличается от bagging и boosting? (в тарифе «Про»)ансамблиstackingвалидацияСредний
  37. Как сравнить Random Forest, Extra Trees, AdaBoost, XGBoost, LightGBM и CatBoost? (в тарифе «Про»)ансамблибустингбиблиотекиСредний
  38. Почему accuracy плохо работает при дисбалансе классов и что смотреть вместо неё?бесплатнометрикиклассификацияБазовый
  39. Как связаны постановка классификации, confusion matrix и выбор метрик? (в тарифе «Про»)метрикиклассификацияconfusion matrixБазовый
  40. Когда приоритетнее precision, а когда recall? (в тарифе «Про»)метрикиклассификацияпорогБазовый
  41. Как вывести F1 и Fβ и что означает β? (в тарифе «Про»)метрикиклассификацияF1Средний
  42. Чем отличаются macro, micro и weighted? (в тарифе «Про»)метрикиmulticlassусреднениеСредний
  43. Как увеличить recall без переобучения модели? (в тарифе «Про»)метрикипорогклассификацияБазовый
  44. Однозначна ли confusion matrix при фиксированной модели и данных? (в тарифе «Про»)метрикипорогconfusion matrixСредний
  45. Почему ROC-AUC называют ранговой метрикой? (в тарифе «Про»)метрикиROC-AUCранжированиеСредний
  46. Гарантирует ли больший ROC-AUC лучший отбор двух тысяч клиентов? (в тарифе «Про»)метрикиROC-AUCtop-KГлубокий
  47. Как Average Precision связан с PR-кривой? (в тарифе «Про»)метрикиPR-криваяaverage precisionГлубокий
  48. Как выбрать метрику для одобрения кредитов? (в тарифе «Про»)метрикикредитный скорингстоимость ошибокСредний
  49. Как оценивать детектор мошеннических объявлений? (в тарифе «Про»)метрикифродпорогСредний
  50. Как выбрать модель оттока при платной скидке на удержание? (в тарифе «Про»)оттокбизнес-метрикиupliftСредний
  51. Как выбрать модель, loss и метрики регрессии: MSE, RMSE, MAE и R²? (в тарифе «Про»)регрессияметрикифункции потерьБазовый
  52. Почему общей MAPE недостаточно для оценки спроса? (в тарифе «Про»)метрикипрогноз спросаСредний
  53. Зачем разделять train, validation и test? (в тарифе «Про»)валидацияутечки данныхБазовый
  54. Как делить данные на фолды и какие ошибки при этом возникают? (в тарифе «Про»)валидациякросс-валидациястратификацияСредний
  55. Чем опасна слишком маленькая валидационная выборка? (в тарифе «Про»)валидацияредкие классынеопределённостьСредний
  56. Почему train/test split нельзя выбирать в отрыве от применения? (в тарифе «Про»)валидацияутечки данныхcold startСредний
  57. Как подбирать гиперпараметры при ограниченном времени? (в тарифе «Про»)гиперпараметрывалидацияСредний
  58. С чего начать поиск зависимости в учебной классификации? (в тарифе «Про»)edaутечкаbaselineБазовый
  59. Как работать с пропусками и чем отличаются MCAR, MAR и MNAR? (в тарифе «Про»)пропускиимпутацияутечкаСредний
  60. Как находить выбросы и когда их можно удалять? (в тарифе «Про»)выбросыrobustanomaly detectionСредний
  61. Как работают стандартизация и нормализация и когда они нужны? (в тарифе «Про»)масштабированиеpreprocessingБазовый
  62. Как кодировать категории и избежать утечки в target encoding? (в тарифе «Про»)категорииtarget encodingутечкаСредний
  63. Как хранить и обрабатывать разреженные данные? (в тарифе «Про»)sparsetf-idfbag-of-wordsСредний
  64. Зачем нужен feature selection? (в тарифе «Про»)отбор признаковутечкаСредний
  65. Как работает stability selection и что означает частота выбора признака? (в тарифе «Про»)stability selectionотбор признаковL1Глубокий
  66. Что измеряют permutation importance и SHAP? (в тарифе «Про»)важность признаковSHAPинтерпретацияСредний
  67. Как уменьшать размерность признакового пространства? (в тарифе «Про»)pcaразмерностьвизуализацияСредний
  68. Как обучать и оценивать модели на несбалансированных классах? (в тарифе «Про»)дисбалансресэмплингкалибровкаСредний
  69. Как использовать псевдоразметку без утечки и усиления ошибок? (в тарифе «Про»)semi-supervisedpseudo-labelingутечкаСредний
  70. Как построить и честно проверить прогноз временного ряда? (в тарифе «Про»)временные рядыbacktestingутечкаСредний
  71. Что проверить при падении распределённого join по памяти? (в тарифе «Про»)sparkjoinпамятьСредний
  72. Что делать, если обучающая выборка не помещается в память? (в тарифе «Про»)out-of-coreпамятьincremental learningСредний
  73. Чем batch normalization отличается от layer normalization и почему в трансформерах используют вторую? (в тарифе «Про»)нормализациятрансформерыСредний
  74. Почему затухают градиенты в глубоких сетях и как residual connections это решают? (в тарифе «Про»)оптимизацияархитектурыСредний
  75. Как работает dropout и почему на инференсе его выключают? (в тарифе «Про»)регуляризацияБазовый
  76. Как устроен многослойный перцептрон и как он обучается? (в тарифе «Про»)нейросетиmlpобучениеБазовый
  77. Зачем нужны активации и чем различаются sigmoid, tanh, ReLU и GELU? (в тарифе «Про»)нейросетиактивацииsoftmaxБазовый
  78. Как работает backpropagation? (в тарифе «Про»)нейросетиbackpropградиентыСредний
  79. Как выбирать инициализацию, learning rate, early stopping и checkpoint? (в тарифе «Про»)нейросетиобучениеинициализацияСредний
  80. Чем SGD отличается от полного градиентного спуска? (в тарифе «Про»)оптимизацияSGDmini-batchБазовый
  81. Как работает momentum и что он меняет относительно SGD? (в тарифе «Про»)оптимизацияmomentumSGDСредний
  82. Какие идеи объединяет Adam? (в тарифе «Про»)оптимизацияAdamAdamWСредний
  83. Что такое cross-entropy и почему её используют в next-token prediction? (в тарифе «Про»)losscross-entropyLLMСредний
  84. Как работают Dropout и BatchNorm в train и eval? (в тарифе «Про»)регуляризацияdropoutBatchNormСредний
  85. Как RNN обрабатывает последовательность? (в тарифе «Про»)нейросетиRNNпоследовательностиБазовый
  86. Какие ограничения есть у RNN? (в тарифе «Про»)RNNградиентыпараллелизмСредний
  87. Как вывести вычислительную сложность RNN? (в тарифе «Про»)RNNсложностьattentionГлубокий
  88. Как работают LSTM и GRU и какие проблемы RNN они решают? (в тарифе «Про»)LSTMGRUградиентыСредний
  89. Как устроена свёрточная сеть: фильтры, padding, stride и pooling? (в тарифе «Про»)CNNкомпьютерное зрениеархитектурыБазовый
  90. Чем различаются детекция и сегментация и как оценивать их качество? (в тарифе «Про»)компьютерное зрениеметрикидетекцияСредний
  91. Как увеличить число обучающих изображений редкого класса? (в тарифе «Про»)аугментациядисбаланскомпьютерное зрениеСредний
  92. Как переносить предобученную модель на новую задачу? (в тарифе «Про»)transfer learningfine-tuningпредобучениеСредний
  93. Как работает дистилляция знаний и зачем нужна температура? (в тарифе «Про»)distillationсжатие моделейsoftmaxСредний
  94. Как получить эффективный batch 2048, если в память помещается только 32? (в тарифе «Про»)обучениеgradient accumulationBatchNormСредний
  95. Как выбирать представление текста: n-grams, BoW, TF-IDF и embeddings? (в тарифе «Про»)nlpпредставление текстаbaselineБазовый
  96. Как предобрабатывать текст: токенизация, стемминг и лемматизация? (в тарифе «Про»)nlpпредобработкатокенизацияБазовый
  97. Как TF-IDF оценивает значимость слова? (в тарифе «Про»)nlptf-idfпоискБазовый
  98. Чем BM25 отличается от TF-IDF? (в тарифе «Про»)поискbm25tf-idfСредний
  99. Какие меры близости текстов существуют и когда они подходят? (в тарифе «Про»)поискembeddingsмеры близостиСредний
  100. На каких задачах обучается Word2Vec? (в тарифе «Про»)nlpword2vecembeddingsБазовый
  101. Чем выделяются GloVe и FastText? (в тарифе «Про»)embeddingsglovefasttextСредний
  102. Как размерность эмбеддинга влияет на качество, память и скорость? (в тарифе «Про»)embeddingsпамятьretrievalСредний
  103. Что дают предобученные эмбеддинги для текстовых признаков? (в тарифе «Про»)embeddingstransfer learningпризнакиСредний
  104. Как дообучать эмбеддинги и проверить, что это улучшило поиск? (в тарифе «Про»)embeddingsпоискcontrastive learningГлубокий
  105. Какой baseline выбрать для классификации текстов и с чего начать? (в тарифе «Про»)nlpклассификацияbaselineБазовый
  106. Какие алгоритмы кластеризации можно предложить для текстов? (в тарифе «Про»)nlpкластеризацияСредний
  107. Как устроены токенизаторы BPE, WordPiece и SentencePiece и как расширить словарь? (в тарифе «Про»)nlpтокенизацияСредний
  108. Нужна ли трансформеру традиционная нормализация слов? (в тарифе «Про»)nlpпредобработкатрансформерыБазовый
  109. Как вычисляется attention из Q, K и V и зачем нужен self-attention? (в тарифе «Про»)attentionтрансформерыСредний
  110. Какие компоненты содержит блок трансформера? (в тарифе «Про»)трансформерыattentionСредний
  111. Что такое BERT, как он устроен и чему обучается? (в тарифе «Про»)BERTтрансформерыпредобучениеСредний
  112. Как предобучение, SFT и RLHF превращают языковую модель в ассистента? (в тарифе «Про»)LLMSFTRLHFСредний
  113. Как LoRA сокращает объём обучения и куда её добавляют? (в тарифе «Про»)LoRAfine-tuningLLMСредний
  114. Чем различаются LoRA, prompt tuning, prefix tuning и adapters? (в тарифе «Про»)PEFTLoRAfine-tuningСредний
  115. Чем отличаются top-k и top-p при генерации? (в тарифе «Про»)samplingdecodingLLMБазовый
  116. Как constrained decoding помогает получить структурированный ответ? (в тарифе «Про»)decodingstructured outputLLMСредний
  117. Как работает KV-cache при пошаговой генерации? (в тарифе «Про»)inferenceattentionKV-cacheСредний
  118. Как уменьшать галлюцинации и почему низкой температуры недостаточно? (в тарифе «Про»)галлюцинацииRAGоценкаСредний
  119. Из чего состоит RAG и как его улучшать? (в тарифе «Про»)RAGretrievalrerankingСредний
  120. Почему reranker может быть медленнее векторного поиска? (в тарифе «Про»)rerankingretrievalзадержкаСредний
  121. Как искать причину отказа RAG при наличии нужной статьи? (в тарифе «Про»)RAGотладкаretrievalСредний
  122. Чем implicit feedback отличается от explicit и почему для него нужны специальные функции потерь? (в тарифе «Про»)implicitiALSBPRСредний
  123. Как устроить холодный старт для новых пользователей и новых товаров?бесплатноcold startконтентexplorationСредний
  124. Почему рост офлайн-метрик не гарантирует рост в A/B и что с этим делать? (в тарифе «Про»)метрикиA/Bposition biasГлубокий
  125. Что оценивают MRR и MAP и по каким метрикам выбирать модель retrieval? (в тарифе «Про»)метрикиранжированиепоискСредний
  126. С чего начать рекомендации товаров рядом с корзиной? (в тарифе «Про»)рекомендациикорзинаbaselineСредний
  127. Как построить и оценить рекомендации фильмов через ближайших соседей? (в тарифе «Про»)рекомендацииближайшие соседивалидацияСредний
  128. Что такое p-value и как связаны ошибки первого и второго рода?бесплатнопроверка гипотезБазовый
  129. Как рассчитать размер выборки для A/B-теста и что такое MDE? (в тарифе «Про»)A/BмощностьСредний
  130. Почему нельзя подглядывать за A/B-тестом до конца и как тестировать последовательно правильно? (в тарифе «Про»)A/Bпоследовательное тестированиеГлубокий
  131. Как выбирать вероятностное распределение и отличать плотность от вероятности? (в тарифе «Про»)вероятностьраспределенияБазовый
  132. Как применять формулу Байеса и учитывать базовую частоту события? (в тарифе «Про»)вероятностьформула БайесаСредний
  133. Какова вероятность белого шара на k-м месте случайного извлечения? (в тарифе «Про»)вероятностьусловная вероятностьСредний
  134. Что такое среднее, дисперсия, ковариация и смещение оценки? (в тарифе «Про»)статистикамоментыоценкиБазовый
  135. Что говорит центральная предельная теорема и где нужна нормальность? (в тарифе «Про»)статистикаЦПТнормальностьСредний
  136. Чем отличаются MLE, MAP и метод моментов? Всегда ли существует оценка? (в тарифе «Про»)статистикаMLEоценкиГлубокий
  137. Как строить и интерпретировать доверительный интервал и bootstrap? (в тарифе «Про»)статистикадоверительные интервалыbootstrapСредний
  138. Как выбирать статистический тест и интерпретировать его результат? (в тарифе «Про»)статистикапроверка гипотезA/BСредний
  139. Как учитывать множественные проверки гипотез? (в тарифе «Про»)A/Bмножественные проверкиFDRСредний
  140. Чем отличаются корреляция, зависимость и причинность? (в тарифе «Про»)статистикакорреляцияпричинностьБазовый
  141. Как расследовать падение продуктовой метрики и проверить причину? (в тарифе «Про»)продуктовая аналитикаметрикиэкспериментыСредний
  142. Как спроектировать рекомендательную ленту: от первых вопросов к онлайн-ранжированию? (в тарифе «Про»)дизайн системрекомендацииранжированиеСредний
  143. Как сформулировать задачу показа рекламы в ленте? (в тарифе «Про»)дизайн системрекламаметрикиСредний
  144. Какие признаки доступны для ранжирования баннеров? (в тарифе «Про»)дизайн системрекламапризнакиСредний
  145. Как оценивать новую рекламную модель онлайн? (в тарифе «Про»)дизайн системрекламаA/BСредний
  146. Как поставить задачу и построить систему ценообразования маркетплейса? (в тарифе «Про»)дизайн системценообразованиепричинностьГлубокий
  147. Как ослабить feedback loop в ценах маркетплейса? (в тарифе «Про»)дизайн системценообразованиеfeedback loopГлубокий
  148. Как устроить матчинг товаров и какие данные для него нужны? (в тарифе «Про»)дизайн системматчингэмбеддингиСредний
  149. Как построить модерацию сообщений: baseline и каскад моделей? (в тарифе «Про»)модерацияbaselineкаскадСредний
  150. На какие входы раскладывается задача модерации видео? (в тарифе «Про»)модерациявидеоfusionСредний
  151. Как сократить число кадров для проверки видео? (в тарифе «Про»)модерациявидеоsamplingСредний
  152. Как организовать ожидание видеомодерации для пользователя? (в тарифе «Про»)модерацияасинхронностьSLOСредний
  153. Как обновлять данные и контролировать модерацию после запуска? (в тарифе «Про»)модерациямониторингразметкаСредний
  154. Как масштабировать массовый инференс модели? (в тарифе «Про»)инференсмасштабированиеSLOСредний
  155. Чем online-инференс отличается от offline и когда какой выбирать? (в тарифе «Про»)инференсbatchonlineБазовый
  156. Как устроить воспроизводимый ML pipeline, feature store и выпуск модели? (в тарифе «Про»)mlopsfeature storeдеплойСредний
  157. Как различать data drift, concept drift и ошибки данных и реагировать на них? (в тарифе «Про»)driftмониторингretrainingСредний
  158. Какие типы Python изменяемые? (в тарифе «Про»)pythonизменяемостьхешированиеБазовый
  159. Что будет со словарём, если все ключи имеют одинаковый хеш? (в тарифе «Про»)pythondictсложностьСредний
  160. Зачем нужны dunder-методы и какие протоколы они реализуют? (в тарифе «Про»)pythonпротоколыБазовый
  161. С чего начинать ускорение медленной функции? (в тарифе «Про»)pythonпрофилированиепроизводительностьСредний