Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG: Пенг Шао

Inside The Machine Learning Interview. 151 Real Questions from FAANG and How to Answer Them

Рейтинг
Оцените и оставьте рецензию

Аннотация

Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению.
Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью - от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. Практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и советы по прохождению различных этапов интервью помогут вам уверенно справиться как с техническим телефонным скринингом, так и с углубленным обсуждением моделей и оценок. Независимо от уровня - новичок вы или опытный специалист - эта книга станет вашим надежным навигатором в мире ML-собеседований, сочетая теорию, практику и реальные инсайты от экспертов. Вы с легкостью справитесь с вопросами: "Как собрать и подготовить датасет?", "Какие проблемы возникают при сборе данных?", "Что делать с несбалансированными метками или неразмеченными данными?", "Как выполнить отбор признаков?", а также сможете реализовать резервуарное семплирование, построить матрицу совместной встречаемости из корпуса текста, спроектировать рекомендательную систему для YouTube или Amazon и многое другое.
Развернуть

Характеристики

Автор
Переводчик
Издательство
ID товара
1030634 
ISBN
978-5-4461-4414-3 
Язык
Русский 
Страниц
288 (Офсет)
Вес
460 г
Размеры
232x165x16 мм
Тип обложки
обл - мягкий переплет (крепление скрепкой или клеем) 
Иллюстрации
Черно-белые 
Все характеристики
Пять причин купить
Четкая структура собеседования по ML: от основ и программирования до проектирования систем и инфраструктуры.
Проверенные стратегии решения задач ML, основанные на реальной практике.
Пошаговое руководство по прохождению заданий — от кода до архитектуры.
Анализ логики экспертов, проводящих собеседование: что они действительно ценят и как показать себя с лучшей стороны.
Практические кейсы, отражающие развитие подходов к ML — от первых шагов до новейших решений.
Назад
Вперёд
2 363
4 726
Инфо
Книжная осень
-50%
Вы сэкономите
2363
Скидка 50%
2 363
4 726
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
1 2502 500 -50% Еще 3 дня

Книги из жанра

2 1954 389 -50% Еще 3 дня