#5 РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ в БигТех компанию 450к | Senior Data Scientist | Classic Machine Learning

Бесплатная консультация, разберём твои страхи, подсветим буть к офферу 💸 - https://ds-mentor.ru/ Разбираем реальные вопросы с собеседования БигТех компании моего ученика, который получил оффер на 450к. Это первая часть разбора задач по Classic Machine Learning , вопросы были действительно глубокие и жёсткие. Видео получилось большим, поэтому я разделил его на две части 📊 В первой части разбираем: - Решающие деревья (Decision Tree), их построение, критерий Gini, - Беггинг (Bagging), Случайный лес (Random Forest), ансамбли моделей - Переобучение, можно ли применять беггинг к линейным моделям - Разброс и Смещение (Variance&Bias) 📊 В второй части (видео будет в подсказках): - Градиентный бустинг - Оптмизаторы SGD, BGD, momentum - Регуляризация - Метрики классификации: Precision, Recall, F1, ROC-AUC Привет! Я Дима Савелко - Ментор и Deep Learning Engineer (ClassicML, NLP/LLM) с 4-летним опытом коммерческой разработки как на СНГ сегменте, так и на зарубежном рынке. Параллельно официальной работе руковожу AI-командой для реализации проектов, решая задачи бизнеса с помощью ИИ. Также обо мне вы можете почитать в моём телеграм-канале! Ссылки: Менторство: https://ds-mentor.ru/ tg: https://t.me/savelkoteam tg-channel: https://t.me/eboutdatascience Прошлый ролик: https://www.youtube.com/watch?v=AsHMSRIVzLE&t=395s&ab_channel=DimaSavelko mlu-explain: https://mlu-explain.github.io/ Таймкоды: 00:00 Стартуем 00:35 Приветствие 01:50 Что такое дерево, и как оно обучается? 05:41 Что такое критерий Джинни, и как он работает? 07:38 Как ученик получил оффер на 450к? 08:35 Как выбирается оптимальное значение для разбиения в дереве по конкретному признаку? 13:20 Что такое разброс и смещение? 23:31 Что такое вариативность? 23:54 Что такое бэггинг? 26:50 Можно ли применять бэггинг с линейными моделями? 27:53 Как стоит бороться с переобучением у линейной регрессии? 29:01 Ещё больше вопросов с собесов и полезной инфы 29:24 Как устроен случайный лес? 32:57 Как выбираются признаки для сплита в деревьях случайного леса? 34:10 Как ансамблирование (количество деревьев) влияет на дисперсию модели? 35:26 Снизится ли дисперсия в корень из исходной дисперсии? 35:34 Конец и спойлеры к 2 части...