Что на самом деле спрашивают на собеседовании в Data Science на 800к? Проверь себя!

Пора разобрать очередной пак вопросов с собеса моего ученика, который получил оффер на ВУ на 800к рубликсов.

В ролике ролика разбираем:
🟣 В чем разница между bagging и boosting?
🔵 Почему случайный лес может быть лучше градиентного бустинга?
🟡 Что такое feature selection (отбор признаков) и какие его основные виды бывают (фильтрационные, обертки, встроенные)?
🟢 Что такое backpropagation (метод обратного распространения ошибки)?
🟣 Как работает оптимизатор Adam?

Также зацените качество видео, пиздец стараюсь)

Ссылка на видео
Ссылка на видео
Ссылка на видео