Подготовьтесь к собеседованию по машинному обучению

Вы когда-нибудь задумывались, как правильно подготовиться к собеседованию по машинному обучению? В этом курсе вы подготовите ответы на 15 распространённых вопросов на собеседовании по Machine Learning (ML) в Python для роли data scientist.

Эти вопросы будут посвящены семи важным темам: предварительной обработке данных, визуализации данных, обучению с учителем, обучению без учителя, ансамблированию моделей, выбору моделей и оценке моделей.

Освежите свои знания в области машинного обучения

Вы начнёте с работы над вопросами предварительной обработки данных и визуализации данных. После выполнения всех этапов предварительной обработки вы создадите предиктивную ML-модель, чтобы отточить свои практические навыки.

Далее вы изучите некоторые методы обучения с учителем, прежде чем перейти к обучению без учителя. В зависимости от роли, на собеседовании по машинному обучению вам, скорее всего, предстоит затронуть обе темы.

Наконец, вы завершите курс, изучив выбор и оценку моделей, узнаете, как оценивать производительность для обобщения модели, а также рассмотрите различные методы при построении ансамблевой модели.

Практические ответы на самые распространённые вопросы на собеседовании по машинному обучению

К концу курса вы будете обладать как необходимой теоретической базой, так и навыками разработки кода на Python, чтобы успешно ответить на эти 15 вопросов.

Примеры кода будут в основном основаны на пакете scikit-learn, учитывая его простоту использования и способность охватывать наиболее важные методы машинного обучения на языке Python.

Курс не обучает основам машинного обучения, поскольку они рассматриваются в предварительных требованиях к курсу.

Выбросы в данных и масштабирование

Create Your Free Account