💼 Как быстро вспомнить основные идеи в ML перед собеседованием?

Если вы только начинаете карьеру, то на собеседованиях в DS вас точно будут спрашивать про то, как работают конкретные алгоритмы.
Какое-то время назад мы решили сделать серию видео для того, чтобы быстро вспомнить все ключевые идеи!

Пока что вышло не так много видео, но если хотите какое-то особенное - пишите в комментариях 🙂

1. Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1 - про основные идеи линейной регресии, предобработку признаков, fit-predict и регуляризацию
2. Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2 - про то, какие реализации линейной регрессии есть и как они работают под капотом
3. Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком! - все базовые метрики и функционалы потерь регрессии в одном видео
4. Логистическая регрессия, самое простое объяснение! - как устроена логистическая регрессия, что оптимизирует и почему аппроксимирует вероятности.

Оставляйте 🔥 под видео, каждый из них приблизит момент выпуска следующих видео!)