[Питер] Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG [Пенг Шао]
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.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2026
Страниц: 288
Формат: Скан PDF
Стоимость: 2250 руб.
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.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2026
Страниц: 288
Формат: Скан PDF
Стоимость: 2250 руб.
https://piter.com/collection/kompyutery-i-internet/product/intervyu-po-mashinnomu-obucheniyu-151-vopros-ot-faang