#11 Собес на 300к в мес в Билайн (Data Science, Machine Learning, Python)

Коротко о видео

Разбор интервью на Data Science охватывает выбор моделей, признаки, переобучение и регуляризацию. На примерах видно, что за коротким термином интервьюер ждёт механизм и границы применимости.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для сегментации изображений обычно выбирают нейросети, а для табличных данных часто начинают с классических моделей.
• Переобучение нельзя всегда увидеть по графику, особенно при многих эпохах, поэтому сравнивайте качество на обучающей и валидационной выборках.
• L2-регуляризация уменьшает сумму квадратов весов и не даёт модели чрезмерно опираться на отдельные признаки.