- В чем разница образа и контейнера в докере?
- Где можно в докере добавлять зависимости к образу? Сохранятся ли они, если мы их добавим после того, как запустили контейнер?
- Что такое multi stage building?
- Что такое SMAPE?
- Как знаешь метрики регрессии?
- Как работает дерево?
- Как дерево выбирает порог отсечения?
- Нам поступает 10 меток А и 10 меток Б, какой самый лучший исход работы дерева, и какой самый худший?
- Приведи пример самой плохой энтропии, сколько меток будет в листке с метками А и сколько в листе с метками Б.
- Расскажи про случайный лес
- Как дерево справляется с проклятием размерности, например, когда в него идет датафрейм 150-200 фичей?
- Можем ли мы в случайном лесе или в обычное дерево запихнуть признаки без скейлинга, то есть с разными диапозонами значений?
- Глубина нейросети, может повлиять на ее производительность, на ее обучение? Может глубокие обучать сложнее, или проще?
- Знаешь ли что-то про проблему затухающих и взрывающихся градиентов?
- Расскажи про регуляризацию, что такое, зачем нужна?
- В каких пределах находится логарифмированная вероятность?
- Можешь сказать идейно, что такое DAG?
- Что такое оконные функции, какие они бывают?
Написать функцию, которая будет давать результат перемножения матрицы на вектор