Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.52K subscribers
26 photos
372 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.iss.one/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.iss.one/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Data Science | Тесты
2.52K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 В чём разница между методом GMM и K-Means?

1. K-Means:
o Основан на разделении данных по расстояниям до центроидов (жёсткое разделение).
o Каждая точка принадлежит только одному кластеру.
2. GMM (Gaussian Mixture Model):
o Использует вероятностный подход: каждая точка имеет вероятность принадлежности к каждому кластеру (мягкое разделение).
o Кластеры формируются на основе распределений Гаусса, что делает GMM более гибким для сложных данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
419 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, добавляя случайные шумы в данные?
Anonymous Quiz
11%
Bagging
14%
Dropout
69%
Data Augmentation
6%
Boosting
💊20
119 voters400 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности?
Anonymous Quiz
16%
K-средние
67%
DBSCAN
10%
Иерархическая кластеризация
8%
T-SNE
114 voters390 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой оптимизатор выбрать для обучения нейронной сети?

Adam часто используется из-за адаптивного шага обучения. SGD предпочтителен для больших данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
377 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь путем адаптивного изменения скорости обучения?
Anonymous Quiz
12%
Градиентный спуск
20%
Стохастический градиентный спуск
11%
RMSProp
56%
Адам
105 voters389 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод использует алгоритм ожидаемого максимума для кластеризации данных?
Anonymous Quiz
22%
K-means
19%
DBSCAN
35%
Gaussian Mixture Models
24%
Hierarchical Clustering
79 voters370 views
Data Science | Тесты
🤔 Сравнение архитектуры RNN, CNN, трансформера?

RNN обрабатывает данные последовательно и хорошо работает с временными рядами или текстами, но страдает от проблем с градиентами и плохо масштабируется. CNN извлекает локальные признаки через свёртки, изначально предназначен для изображений, но может применяться к тексту. Трансформер использует механизм внимания, обрабатывает всё параллельно и учитывает контекст целиком, что делает его эффективным в работе с языком и последовательностями.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊1
405 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении?
Anonymous Quiz
62%
Bagging
27%
Boosting
4%
Gradient Descent
7%
Cross-Validation
🔥1
108 voters395 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод снижает дисперсию ансамблевой модели в машинном обучении?
Anonymous Quiz
67%
Бэггинг
17%
Градиентный бустинг
13%
Случайные леса
3%
Стеккинг
100 voters376 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем разница между командами DELETE и TRUNCATE?

`DELETE` удаляет строки из таблицы на основе указанного условия и записывает каждое удаление в журнал транзакций, что позволяет выполнить откат операции. `TRUNCATE` быстро удаляет все строки из таблицы, не записывая в журнал отдельные удаления, что делает эту операцию быстрой, но необратимой.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
384 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?
Anonymous Quiz
41%
PCA
50%
T-SNE
7%
LDA
2%
NMF
112 voters380 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа изображений и распознавания объектов на основе их особенностей?
Anonymous Quiz
3%
Decision Tree
3%
Логистическая регрессия
88%
Convolutional Neural Networks (CNN)
6%
Автоэнкодеры
101 voters368 views
Data Science | Тесты
🤔 Почему хорошо работает случайный лес?

Случайный лес работает хорошо, потому что он сочетает предсказания множества независимых деревьев решений, что снижает вероятность переобучения и увеличивает общую точность модели. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайных признаках, что обеспечивает разнообразие моделей. За счёт этого случайный лес становится устойчивым к шуму и переобучению, предоставляя более стабильные и обобщающие предсказания. Модель также устойчива к выбросам и может эффективно работать с большим количеством признаков.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
381 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое байесовская оптимизация в машинном обучении?
Anonymous Quiz
15%
Метод кластеризации данных
11%
Техника уменьшения размерности
64%
Алгоритм оптимизации гиперпараметров
10%
Метод нормализации данных
122 voters389 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм находит ближайших соседей по эвклидовому расстоянию?
Anonymous Quiz
3%
Decision Tree
2%
Random Forest
95%
K-Nearest Neighbors
1%
Gradient Boosting
110 voters362 views
Data Science | Тесты
🤔 Что знаешь про early stopping?

Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
349 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для выбора наиболее важных признаков в модели?
Anonymous Quiz
57%
PCA
27%
Lasso
9%
K-means
7%
Decision Tree
🔥1
101 voters342 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм машинного обучения хорошо работает с линейно неразделимыми данными?
Anonymous Quiz
31%
Линейная регрессия
20%
K-ближайших соседей
45%
Метод опорных векторов с ядром
4%
Метод опорных векторов с ядром
💊13
96 voters353 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие есть детекторы и архитектуры в CV?

Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
351 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в регрессии с L1 и L2 штрафами?
Anonymous Quiz
13%
Ridge Regression
19%
Lasso
63%
Elastic Net
4%
PCA
114 voters338 views