​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. 25 прикольных вопросов для собеседования по машинному обучению Статья предлагает 25 интересных вопросов, которые могут быть заданы на собеседовании по машинному обучению. Они затрагивают различные аспекты теории и практики машинного обучения, такие как регрессия, классификация, нейронные сети. Цель вопросов - не только проверить знания кандидата, но и стимулировать глубокий анализ и дискуссию. https://medium.com/nuances-of-programming/25-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E-17c6087892f5 ———————————————————— 2. An Introduction to Regularization in Machine Learning Статья рассказывает о регуляризации как методе машинного обучения, позволяющем избежать переобучения модели. Рассматриваются два основных подхода к регуляризации - Ridge regression и Lasso regression. Описывается математическая суть каждого метода и его преимущества. https://python.plainenglish.io/cross-validation-and-regularization-part-2-97c31c762631 ———————————————————— 3. A Google engineer shares her technical interview tips Интервью с сотрудницей Google, инженером Леанн Джонсон. Она рассказывает о своем профессиональном пути, работе в Google и подготовке к собеседованию. До Google она работала в NASA. Для подготовки к интервью читала книги и создавала флеш-карты. Дает советы аспирантам Google акцентировать внимание на объяснении логики, а не на идеальном решении. https://blog.google/inside-google/life-at-google/google-engineer-shares-her-technical-interview-tips/ ———————————————————— Теги: #career #algorithms