PLUSH_PYTHON Telegram 16
Что нужно показать на собеседовании по машинному обучению?
#ml #career

Из опыта прохождения и проведения многочисленных собеседований в сфере ML могу сказать, что чаще всего интервьюеры хотят видеть в вас следующее:

• Чёткое понимание того, как происходит машинное обучение - градиентный спуск, типичные постановки задач в ML, функции потерь, недообучение / переобучение (bias / variance), валидация моделей, правильная методология проведения экспериментов.
• Опыт или хотя бы теоретическое знание методов решения различных проблем с данными: шум, выбросы, несбалансированность, низкая репрезентативность, повторы, слишком мало данных, слишком много данных и т.д.
• Знание и опыт применения основных современных и классических моделей в вашей области, будь то обработка структурированных данных или же естественного языка, изображений, звука.
• Не всегда, но довольно часто желателен опыт создания микросервисов, оптимизации моделей, мониторинга ML-приложений в продакшне.

Всё это, конечно, желательно демонстрировать на конкретных примерах из своей предыдущей работы / личных проектов. Так вы лучше продемонстрируете уверенное владение "матчастью". Не "проблема X решается методами Y1 и Y2", а "когда в таком-то проекте наша команда столкнулась с проблемой X, мы сначала применили метод Y1, но он оказался неэффективен по такой-то причине, поэтому мы перешли на метод Y2, и это привело вот к таким результатам". Так можно раскрыть больше деталей. Детали - ваши друзья, они не только свидетельствуют о вашем реальном опыте решения сложных проблем, но и делают ваш рассказ более живым и запоминающимся в глазах интервьюера. А это важно, потому что нас с вами (пока что) оценивают на собеседованиях живые люди, а не беспристрастные машины)

Пока остановлюсь на этом. Тема технических собеседований очень объёмная, буду постепенно раскрывать её в следующих постах.



tgoop.com/plush_python/16
Create:
Last Update:

Что нужно показать на собеседовании по машинному обучению?
#ml #career

Из опыта прохождения и проведения многочисленных собеседований в сфере ML могу сказать, что чаще всего интервьюеры хотят видеть в вас следующее:

• Чёткое понимание того, как происходит машинное обучение - градиентный спуск, типичные постановки задач в ML, функции потерь, недообучение / переобучение (bias / variance), валидация моделей, правильная методология проведения экспериментов.
• Опыт или хотя бы теоретическое знание методов решения различных проблем с данными: шум, выбросы, несбалансированность, низкая репрезентативность, повторы, слишком мало данных, слишком много данных и т.д.
• Знание и опыт применения основных современных и классических моделей в вашей области, будь то обработка структурированных данных или же естественного языка, изображений, звука.
• Не всегда, но довольно часто желателен опыт создания микросервисов, оптимизации моделей, мониторинга ML-приложений в продакшне.

Всё это, конечно, желательно демонстрировать на конкретных примерах из своей предыдущей работы / личных проектов. Так вы лучше продемонстрируете уверенное владение "матчастью". Не "проблема X решается методами Y1 и Y2", а "когда в таком-то проекте наша команда столкнулась с проблемой X, мы сначала применили метод Y1, но он оказался неэффективен по такой-то причине, поэтому мы перешли на метод Y2, и это привело вот к таким результатам". Так можно раскрыть больше деталей. Детали - ваши друзья, они не только свидетельствуют о вашем реальном опыте решения сложных проблем, но и делают ваш рассказ более живым и запоминающимся в глазах интервьюера. А это важно, потому что нас с вами (пока что) оценивают на собеседованиях живые люди, а не беспристрастные машины)

Пока остановлюсь на этом. Тема технических собеседований очень объёмная, буду постепенно раскрывать её в следующих постах.

BY Плюшевый Питон


Share with your friend now:
tgoop.com/plush_python/16

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

‘Ban’ on Telegram “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. During a meeting with the president of the Supreme Electoral Court (TSE) on June 6, Telegram's Vice President Ilya Perekopsky announced the initiatives. According to the executive, Brazil is the first country in the world where Telegram is introducing the features, which could be expanded to other countries facing threats to democracy through the dissemination of false content. Each account can create up to 10 public channels Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.”
from us


Telegram Плюшевый Питон
FROM American