Machine learning Interview

#вопросы_с_собеседований Что такое аугментация данных? Можете привести примеры? Под аугментацией данных понимается увеличение выборки данных для обучения через модификацию существующих данных. Компьютерное зрение - одна из областей, где очень полезно увеличение объема данных. Есть много модификаций, которые мы можем сделать с изображениями: — Изменить размер — Горизонтально или вертикально перевернуть — Добавить шум — Деформировать — Изменить цвета

Как развернуть сложные модели как Transformers и подружить их с инфраструктурой? Как сделать предобработку текста для классификации отзывов? Благодаря глубоким знаниям предметной области Natural Language Processing вы сможете ответить на эти вопросы. На курсе по обработке естественного языка (NLP) вы научитесь грамотно извлекать информацию из текста, решать задачи информационного поиска, распознания речи и генерации текста. Погружаться в область вы будете под руководством экспертов из Digital habits, EORA, Ozon Tech и Delivery Hero. Всю теорию вы будете отпрабатывать на практических заданиях. Дополнительно вы получите доступ к мастер-классам с примерами реальных проектов по NLP, которые потом сможете реализовать у себя в компании. На курсе Easy NLP вы получите необходимые знания для работы специалистом в данной области, а также разберете все нестандартные ситуации и сложные моменты. Старт потока 19 июня, присоединяйтесь по ссылке Промокод (всего 10 штук) на скидку 5% EASYNMLLEARNING

Полезные статьи с разбором вопросов по машинному обучению ▪Разбор в вопросов с кодом по алгоритмам машинного обучения. ▪Типы вопросов по машинному обучению на собеседовании по науке о данных и как к ним подготовиться ▪Вопросы и ответы на собеседовании по машинному обучению для специалистов по анализу данных ▪Вопросы и ответы на собеседовании по глубокому обучению для специалистов по анализу данных @machinelearning_interview

Реферальная программа от Сбера: крутая возможность порекомендовать друга на интересные проекты и получить 80 000 рублей! 🤑 Теперь вы можете прислать контакты своих друзей-разработчиков, тестировщиков, аналитиков и рассчитывать на вознаграждение. Как это работает 👇 ✔️ Вы отправляете данные друга по ссылке. ✔️ Дожидаетесь, пока он пройдет все этапы отбора. ✔️ Получаете деньги, когда у друга закончится испытательный срок. Сейчас Сбер ищет ИТ-специалистов уровня Middle и Senior с опытом работы более 2-х лет. Они будут развивать уникальные проекты в масштабах всей страны. Знаете, кого можно порекомендовать? Тогда переходите по ссылке и заполняйте анкету 💚

🔍 Где искать работу Дата Саентисту? Собрали для вас список площадок для поиска работы или фрланс-проекта в области Data Science. 1. Toptal Toptal - один из крупнейших фриланс сайтов для специалистов по анализу данных. В отличие от многих других бирж фриланса в Toptal соискатели проходят тестирование в различных областях, включая знание английского языка и технические навыки, в области SQL и Python для data science. 2. Open Data Science Jobs Open Data Science Jobs - одна из крупнейших площадок вакансий, посвященных только науке о данных. Такие компании, как Bose, использовали эту доску объявлений для поиска специалистов по науке о данных для оптимизации своей бизнес-аналитики. 3. Kaggle Kaggle - одно из крупнейших сообществ датасаентистов. Kaggle предоставляет наборы данных, проводит соревнования и вообще способствует процветанию сообщества специалистов по анализу данных. Доска вакансий Kaggle - один из лучших вариантов для начала поиска проекта для рабрты. Ее услугами пользуются крупнейшие компании (Amazon, Capital One и AIG и тд). 4. Scalable Path Если у вас есть готовая команда датасаентистов и вы хотите найти интерсный проект , Scalable Path - отличный вариант. 5. Gigster Еще одина крупная фриланс площадка с проектами ds. 6. iCrunchData - это доска объявлений c вакансиями в области науки о данных. 7. X-Team X-Team - рынок фриланса, где можно работать, как одному, так и в команде. 8. Gun.io Gun.io очень похож на Toptal, быстро и эффективно подбирая для компаний квалифицированных инженеров по науке о данных. С тысячами зарегистрированных членов Gun.io является восходящей звездой в индустрии фриаланса. 9. R-users Простой поиск по сайту R-users позволяет найти десятки вакансий в области науки о данных, в которых используется язык программирования R. 10. AngelList AngelList - это место, где встречаются ит- предприниматели и инвесторы. 11. Engineering Jobs Если вы ищете ds проект Engineering Jobs может стать отличным местом для поиска интересной работы. 12. Dice Dice - доскоа объявлений о карьере в сфере технологий и ИТ. Эта доска известна тем, что привлекает архитекторов программного обеспечения, инженеров, QA-тестеров и инженеров по анализу данных. 13. SimplyHired SimplyHired - это еще одна крупная доска объявлений о работе, похожая на Indeed или Monster. 14. Upwork Одна из крупнейших фриланс площадок, где постоянно публикуются ds проекты. 15. Папка с каналами для поиска работы в телеграме. Телеграм каналы и чаты, где публикуются вакансии ds, python и не только. Очень полезная папка (папки поддерживаются только в последних версиях тг), где можно найти вакансию на любой ЯП. @machinelearning_interview

⭐️ Пособие для технических интервью. Здесь представлены бесплатные и курируемые материалы по подготовке к техническим собеседованиям для занятых инженеро. Более 500 000 человек воспользовались этим пособием! 🖥 Github @machinelearning_interview

❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста? ⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS! На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию. 👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде. Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения. 👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар! https://otus.pw/yCvY/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

🔥 19 худших ошибок на собеседованиях по науке о данных https://www.datasciencecentral.com/17-worst-mistakes-at-data-science-job-interviews/ @machinelearning_interview

💪 Хотите выйти на новый уровень в Machine Learning? Научитесь рекомендовать визуально похожие товары! Приглашаем вас 24 мая в 20:00 мск на открытый урок в OTUS. Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/9S45/ Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Рекомендательные системы» в OTUS. Вместе с Александром Брут-Бурляко, DS-инженером в СБЕР Neurolab, разберем, как использовать векторное представление изображений и нейросети компьютерного зрения для поиска объектов по фото. В результате вы поймете, как: - Работать с глубокими нейросетями компьютерного зрения - Готовить изображения для обработки - Сделать рекомендательную систему на основе похожих изображений. 💻 Урок подходит для DS/ML/DL-специалистов, аналитиков и руководителей контентных сервисов и интернет-магазинов, которые хотят создать свою рекомендательную систему на основе сравнения изображений. После вебинара вы сможете продолжить обучение на курсе. Сейчас доступны разные способы оплаты. https://otus.pw/9S45/ Нативная интеграция. Информация о продукте на otus.ru

🗣Подборка статей для подготовки к собеседованиям по машинному обучению. 1. Вопросы для собеседования по ML 1.1 2. Вопросы с собеседовании по машинному обучению uproger. 3. @machinelearning_interview - телеграм канал с разбором вопросов с собеседований мл. 4. 20 основных вопросов для собеседования по машинному обучению 5. Разберитесь в 40 популярных вопросах для собеседования по машинному обучению 6. Ресурсы для собеседования : ML/Data Science/AI Research Engineer 7. Вопросы и ответы на интервью по ML 8. A Guide To Machine Learning Interview Questions And Answers 9. 6 лучших алгоритмов машинного обучения 10. Подготовка к собеседованию по машинному обучению - алгоритмы ML 11. Машинное обучение IP - EDUREKA - Вопросы и ответы 12. 100 распространенных вопросов для интервью по ML 13. Вопросы для собеседования по машинному обучению - Криш Наик 14. Data Science Interviewer Pro By Emma Ding 15. Вопросы для собеседования по науке о данных Краткий обзор от Simplilearn 16. Наиболее часто задаваемые вопросы на собеседовании по AI/ML 17. Вопросы для собеседования по машинному обучению. 18. @python_job_interview - вопросы с собеседований python, ds. Сохраняем себе, чтобы не потерять @data_analysis_ml

Вопросы с технического собеседования на позицию инженер по машинному обучению и компьютерному зрению. 🖥 Github @machinelearning_interview

⁉️ Начните изучать инструменты MLOps с библиотеки DataFrame API! ⚠️ Приглашаем 15 мая в 20:00 мск на открытый урок «DataFrame API: от Dask к PySpark» в OTUS. DataFrame API — это библиотека для обработки данных в Python, которая часто используется в задачах машинного обучения. ✅ На этом занятии мы рассмотрим ситуацию, когда данные уже не помещаются на дисковый массив, а для быстрой обработки требуется большое количество ядер. ⬆️ Покажем на практике как деплоить модели в production Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения. 👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар! https://otus.pw/5rri/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

В самом разгаре приём заявок на конкурсный отбор в магистратуру Сколтеха «Современные вычислительные методы» по двум образовательным трекам: — математическое моделирование; — высокопроизводительные вычисления и большие данные. На программе вы научитесь обрабатывать доступную информацию в реальных задачах и строить на этой основе эффективно решаемые математические модели, разрабатывать новые вычислительные подходы и алгоритмы для задач с большим объёмом данных, использовать методы высокопроизводительных вычислений на Python, C и C ++ для разработки и оптимизации. Если успеете подать заявку до 29 мая — у вас будет 2 попытки пройти отбор: Реклама. Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», ИНН 5032998454

​Как не завалить испытательный срок Получить оффер джуну становится всё сложнее: несколько собесов, тестовое задание, интервью с техдиром или руководителем. И на каждом этапе можно получить отказ. И если всё-таки удалось получить оффер, то начинается испытательный срок, который можно завалить по самым разным причинам. Чтобы этого избежать, бизнес-аналитик и продакт-менеджер с 10-летним стажем дал несколько рекомендаций по успешному прохождению испытательного срока: https://devby.io/blogs/posts/good-junior #советы

📌 Курс «Машинное обучение» на МКН СПбГУ Аннотация Объемный годовой курс, в котором подробно рассматриваются модели машинного обучения. Такой подход позволяет осознать основные принципы данной области в целом. Знание этих принципов даст возможность самостоятельно понимать механизмы функционирования более сложных современных моделей, обнаруживать пути улучшения уже существующих алгоритмов, а также адаптировать методы машинного обучения для решения нестандартных задач. 🖥 Github @machinelearning_interview

📌 Как Airflow и k8s помогают строить эффективный конвейер? 👉 Узнайте 27 апреля в 20:00 на открытом уроке в OTUS. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «MLOps». На этом занятии мы построим свой конвейер обучения моделей на Airflow и k8s. ✔️Airflow — стандарт де-факто для планирования задач. Кроме регулярного запуска наших скриптов подготовки данных и обучения моделей, важно контролировать окружение, в котором они запускаются и выделять на время необходимые ресурсы, будь то RAM или GPU. ✔️ В этом нам поможет k8s — платформа для управления контейнерами. Нам осталось только правильно соединить эти два инструмента. Этой теме и посвящён вебинар. 🔥Регистрация https://otus.pw/Zk7x/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

🔍 Тестовое задание по 3D ML Всего представлено три задания. Описание для каждой задачи можно найти в соответствующей директории. Они оформлены в Jupyter Notebook: Task1 Task2 Task3 Task4 (зависит от решения Task3) При выполнении заданий необходимо описать ход своих мыслей и основные идеи, которые были использованы. Можно оформить в Jupyter Notebook или Google Colab. Нужно отправить исходный код решения задач. Крайне желательно со ссылкой на GitHub, Bitbucket, GitLab или другое хранилище репозиториев Git. Основные критерии оценки выполнения заданий: Код написан в едином стиле. Соблюдены основные соглашения, принятые в сообществе. Например, PEP 8 для Python, Google C++ style и т. п. Стиль может быть разным, но весь код должен быть оформлен в едином стиле. Насколько он кроссплатформенный. Как организована структура проекта. В части Docker. Насколько оптимально написана сборка с точки зрения размера образа и сколько инструкций будут выполняться в случае изменения основного кода приложения (если всё собирается заново, то это не очень хорошо). Основные моменты смотрите в документации Желательно, чтобы код был написан на Python 3. Какие-то части могут быть написаны на других языках программирования: C, C++, CUDA C/C++. Запуск проекта должен осуществляться достаточно просто. Если проект на Python 3, то он должен быть с файлом, в котором перечислены зависимости: requirements.txt, файл для Poetry или конфигурационный файл окружения для Anaconda. Проекты на C/C++ должны снабжаться CMake файлом для сборки. Мы можем запустить ваши примеры в окружении Linux Ubuntu 18.04 или 20.04, Windows 10, а также в Docker, поэтому лучше явно указывать на какой ОС предполагается запуск, если от этого зависят какие-то части в решении. @machinelearning_interview

Станьте автором-разработчиком учебного контента на курсе по машинному обучению Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может получить навыки для работы в современных цифровых компаниях. Что нужно делать? • продумывать содержание курсов и отдельных уроков с методистом и менеджером программы • придумывать, как улучшить уже существующую теорию и практику • писать теорию уроков и создавать практические задания разных форматов — тренажёр, оценочные квизы, проекты и т. д. Кого ищут? Авторов, понимающих одну или несколько тем и технологий, которые мы включим в программу. Профессионалов в классическом Machine Learning, которые хотят делиться опытом, объяснять сложное простыми словами и влиять на формирование индустрии. Что предлагают?  ◾️ Парт-тайм сотрудничество на удалёнке из любой точки мира  ◾️ Дополнительный доход ◾️ Развитие софтскилов и профессиональное комьюнити ◾️ Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения Ссылка на вакансию

💻 Опишите процесс создание системы связывания сущностей ? Связывание именованных сущностей (NEL) — это процесс обнаружения и связывания упоминаний сущностей в заданном тексте с соответствующими сущностями в целевой базе знаний. Связывание сущностей состоит из двух частей: Распознавание именованных сущностей: NER обнаруживает и классифицирует потенциальные именованные сущности в тексте по предопределенным категориям, таким как человек, организация, местоположение, медицинский код, выражение времени и т.д. Устранение неоднозначности : это устраняет неоднозначность каждой обнаруженной сущности, связывая ее с соответствующей сущностью в базе знаний. Давайте посмотрим на Entity Linking в действии в следующем примере(картинка). В предложении / тексте говорится: «Майкл Джордан — профессор машинного обучения в Калифорнийском университете в Беркли». Первый NER обнаруживает и классифицирует названные сущности Майкла Джордана и Калифорнийского университета в Беркли как человека и организацию. Затем имеет место разрешение неоднозначности. Предположим, что в данной базе знаний есть две сущности «Майкл Джордан», профессор Калифорнийского университета в Беркли и спортсмен. Майкл Джордан в тексте связан с профессором Калифорнийского университета в Беркли, сущностью в базе знаний. Точно так же Калифорнийский университет в Беркли в тексте связан с юридическим лицом Калифорнийского университета в базе знаний. Приложения Связывание сущностей применяется во многих задачах обработки естественного языка. Сценарии использования можно в общих чертах разделить на поиск информации, извлечение информации и построение графов знаний, которые, в свою очередь, могут использоваться во многих системах, таких как: ▪Семантический поиск Анализ содержания ▪Вопросно-ответные системы / чат-боты / виртуальные помощники Все вышеупомянутые приложения требуют высокоуровневого представления текста, в котором понятия, относящиеся к приложению, отделены от текста и других не имеющих смысла данных. Постановка задачи Интервьюер попросил вас разработать систему связывания сущностей, которая: ▪Определяет потенциальные упоминания именованных сущностей в тексте. ▪Выполняет поиск возможных соответствующих сущностей в целевой базе знаний для устранения неоднозначности. ▪Возвращает либо наиболее подходящую соответствующую сущность, либо ноль. Постановка проблемы переводится в следующую проблему машинного обучения: «Имея текст и базу знаний, найдите все объекты, упомянутые в тексте (Распознать). А затем свяжите их с соответствующей правильной записью в базе знаний (Устранение неоднозначности)». Вопросы на собеседовании для связывания сущностей Это некоторые из вопросов, которые интервьюер может задать во время обсуждения систем связывания сущностей. ▪Как бы вы построили систему распознавания сущностей? ▪Как бы вы построили систему устранения неоднозначности? ▪Учитывая фрагмент текста, как бы вы извлекли всех людей, страны и предприятия, упомянутые в нем? ▪Как бы вы измерили производительность средства устранения неоднозначности / распознавателя объектов / компоновщика объектов? ▪Учитывая несколько средств устранения неоднозначности / распознавателей / лайнеров, как бы вы определить, какой из них лучший? @machinelearning_interview