TIF | Пробное cобеседование для ML / DS Junior | Solvery + Data Feeling

Транскрипция видео:

• кайф погнали Всем привет Добро пожаловать на завершающий день тех интервьюфеста 1 онлайн марафона мог его собеседований по техническим направлениям на Junior позиции Сегодня у нас офигенский Стрим у нас будет Стрим на ML Junior позицию Вот и меня зовут Антон я основатель крупнейший маркетплейса метров и мы проводим этот Стрим совместно с datafiling офигенским авторским каналом на тему emaleds где куча классных обзоров и очень полезной чего сегодня здесь будет происходить у нас впереди полтора часа Вот первый час

  00:00:05 - 00:01:23

• это будет такая Техническая часть собеседования Вот и вторые Полчаса это как раз ответы на вопросы и разбор фидбека сегодня проводит у нас собеседование Александр меленкин как раз автор канала и Джамиль Закиров менторствовали и инженер вот а проходят Очень храбрый Молодец Никита который вписался и подал заявку Вот чего еще расскажу из организационного во-первых Не стесняйтесь задавать вопросы в чатике Мы все будем собирать и на вторую часть передадим ребятам Да так что на все ваши вопросы смогут ответить Вот И помимо

  00:00:45 - 00:02:03

• этого у нас естественно проходит конкурс до конкурс на в результате которого вы можете выиграть бесплатное занятие с ментором что для этого нужно сделать для этого нужно подписаться на канал вот новые Подписывайтесь в любом случае тут много прикольного контента и Оставьте комментарий под этим видео Почему вы хотите позаниматься ментором самые прикольные интересные полезные там какой-нибудь комментарий в понедельник будет объявлен и мы подпишем напишем куда связаться Куда написать чтобы получить ваш выигрыш Вот на этом

  00:01:24 - 00:02:18

• организационным моментам всё Вот давайте накидаем в чате каких-нибудь Может и так далее поддерживаем Никиту Александра Джамиля и кайфовый просмотр будет очень полезно передают словом ребятам Всем привет Никита Давай мы с тобой познакомимся Расскажи пожалуйста чуть больше про себя про свой опыт и про то как ты пришел в доцент Да Всем привет Меня зовут Никита Я уже получается начал десятом классе вот в основном занимаюсь компьютерным зрением очень нравится вот успел побыть стажером точка банки больше коммерческого опыта не имел но

  00:01:50 - 00:03:29

• активно участвую и участвовал соревнованиях по машинам обучению по глубокому прикольно что-нибудь выигрывал Я знаю очень большой опыт напишешь Вот что крупного выигрывал если мы говорим про денежные призы то это 18 лет национальное техническое [музыка] [музыка] текущий май черный что-нибудь планируешь занять Да сейчас активно участвую в треке Эй Форси пока Топ 3 не занял но стараюсь хорошо Давай начнем с таких очень простых вопросов которые прям каждого чайника а звучат Знаешь ли ты что-то другое

  00:02:50 - 00:04:41

• бустинге вот можешь рассказать про три главных бусинга Ты знаешь Зачем Они между собой отличаются Вот и потом чаще всего используется в том числе потому что он работает остальных двух родителям что по-другому строит деревья не расскажу как по-другому этим отличается вот вот такие знаешь главный параметры есть те которые может чаще всего тянешь Это количество итераций то есть сколько будет построена алгоритмов обучения глубина деревьев и что еще Максим это максимальное количество тех минимальной максимальной количество

  00:04:26 - 00:06:14

• объектов вскрытия еще [музыка] [музыка] но регуляция это вот опять же глубина дерево это минимальное количество сэмплов в листе то есть Ну в общем вершине Вот и знаешь такой параметр такой параметр гамма или Альфа любой на выбор почему-то хочется сказать что это он вроде не регулирует нет тогда я не слышу но ты сказал что знаешь а в целом глобальный не говорить даже про Деревья какие два вида регуляции [музыка] Вот и и бустингах есть параметры которые отвечают за вклад каждый из них вот а колер за одну отвечают замда за Ну чай

  00:05:55 - 00:07:52

• Альфа Вот хорошо давай тогда между ними между Главное отличие обычно используют насколько я помню L1 там именно работает занулением весов сейчас нет ничего не отвечу точно Да одна правильно много признаков чтобы [музыка] такие параметры вот идей на мощность Да вот что они делают вот есть параметры именно разные можно выбрать абсуртирования есть параметр который там рядом вроде вероятности объектом дает чтобы они были неравновероятным вроде как говорили повернул в нем имеется ввиду сколько признаков мы

  00:07:55 - 00:09:56

• даем дерево А например [музыка] регулировать и так далее Вот как ты думаешь какие-нибудь Выбери там точно память на что это влияет Ну на точность Это точно влияет если мы если это как я думаю как случайном лесе будет работать то есть если не слишком мало Если слишком мало выбрать вот эти признаков недообучиться Если слишком много то они будут алгоритм очень похоже сами деревья и поэтому нужно просто брать точно Будет точно измерять вот на скорость тоже будет время что Понятно Мы не все признаки мы строим

  00:10:06 - 00:11:40

• дерево не по всем признакам Ну и на память логично что тоже выделять улучшать тоже Слушай а Влияет ли это на обобщающие способность на генерализация если влияет как конечно то что оно не будет меньше Давай тогда чем я думал чуть позже этот вопрос давай я наверное предварительно а заодно поговорим когда статистику и какие-то Ну то есть про классический поэтому это видимо уже наконец составим здесь мы сразу бустинга вот я почему я немножко боюсь что задержка вот видео мы можем долго нацеплять на кодинге

  00:11:12 - 00:12:44

• мы оставим будем на вторую часть чтобы на нём а да смотри это две модели очень часто когда люди обучили модели они смотрят на на фичим потом это такая штука Ты знаешь который пока отражает некую важность признака насколько сильно модели опирает на этот признак при прогнозе вот некая разница Видишь ли ты глобально кажется что модель Просто смотрит для модели важнее просто недавние дни Чем которые неважно Нет не смотри на название признака вообще не важно что за признаки это может быть что угодно вот не вертики

  00:12:33 - 00:14:07

• тут больше смысл на форму нужно посмотреть что ты видишь на левую колонку не смотреть Представь что это какие-то признаки по оси Y Как ты можешь сравнить модель что ты можешь про них сказать может быть про то какая из них лучше стабильная работает больше Кстати нужно смотреть на числа на X оси просто там в одной 1200 в другой Да но не поможет ни в этом Ну давай я просто спросил Не нужно подсказка Я хотел сказать что скорее всего будет а стабильно мне так кажется что она больше больше [музыка] неправильно

  00:13:36 - 00:15:18

• ответ А но на шоколадное дело не шкале А вот Дело в том что смотрите у тебя Давай порассуждаем логически вот У тебя кажется что есть признаки которые сильно важнее чем другие и не важно Какая школа природы признак он очень важный типа кажется не очень вот главное но на другую вот как думаешь что это может повлиять почему это может быть плохо Ну вопрос почему модели B может быть плохо из-за того что там какие-то очень сильно это другие Нет ну потом мне кажется может типа если будет выброс или пропущено значение то она не сможет дать

  00:14:42 - 00:16:22

• более корректный ответ Абсолютно верно правая модель такая ленивая она сразу посмотрит на важные признаки признаки которые возможно лучше всего коррелирует торги там и на других пропущенными это очень часто бывает или выбрать это проблема стабильность модели вопрос как это одна и та же модель это одни и те же данные вот но модель немножко тоже модель с разными параметрами и при этом обе модели дают плюс-минус одинаковую точность на локальной валидации Но вот на на тестовый выборке отличаются спойлер левая сильнее Как думаешь как

  00:15:48 - 00:17:34

• правой модели делать требует помощи возможно то что мы обсуждали признаков разных вот если починить контрампл разные на дерево на ноду или там на уровень торжественный шаг потому чтобы перейти в левую часть вот еще если накинуть какую-то регуляцию чтобы признаки иногда нет туфли тоже выровнять Да вот Клёво да наверное Давай тогда еще один Второй мгновенный вот более очевидная проблема вот что не так но опять же [музыка] очень важны какие-то не очень важные слева модели окажется осталась той же самой

  00:16:52 - 00:18:23

• Ну кажется что та же самая проблема осталась Хотя Как поправить или что хочет сделать хочется как будто чтобы модель как-то вот по Нижнему Ну как это сделать может быть есть идея то что может объектом который имеет хотя нет а ты когда например хочешь признаки отсеки как-то опираешься можно допустим завести вот на самом деле вот показали Удалить [музыка] Да расскажи пожалуйста какими задачами я занимался классификацией сегментации могу сказать детекции но тогда вы начнете меня спрашивать и Ну еще просто там ранжи

  00:17:57 - 00:20:02

• ранжирование типа смотреть Давай тогда сразу тебе вопрос часто Когда визуализируют работу нейронных сетей inception это почти Чего угодно часто рисуют такие красивые визуализации типа На какие фичи но фичмапы какие признаки замечают как такие визуализации создаются Как понять что смотрит прям так часто визуализируют я увидел только там один раз за жизнь ладно как понять что куда на Что смотрят Ну посмотреть на параметры свертки наверное где они может большие значения в них то более важно думаю так

  00:19:59 - 00:21:45

• на самом деле не совсем ну ладно почему срочная сеть называют локально связанными и что-то какие есть альтернативы сверткам локально связанными Да А что такое локально связано Но значит что они смотрят на объекты на пикселя которые находятся рядом друг с другом простой пример если вот на шум ты посмотришь что у тебя как будто бы пить или никак не связаны между собой а у котика например ручка и глаз они там обычно как ты это понимаешь вопрос в том как ты это почему так Почему про сверки так говорят и так не говорят например про

  00:21:02 - 00:22:30

• Трансформеры у которых говорят что у них там гораздо больше эффективная поля Почему просили так говорят что все-таки свертка не покрывает всю картинку она только свертывает какой-то часть картинки вот поэтому она локально связана то есть и потом есть еще пудинги для размере стеной Вот раз что заговорил про Путин пулинги В чем разница между Макс пудингом и эвередж пулингом в каких случаях как бы один может быть эффективнее другого что происходит если мы давай по очереди работы лучше помпы Хороший вопрос не смогла ответить

  00:21:59 - 00:23:48

• Окей если мы возьмем Макс пулинг например размеры 2 на 2 и заменим его сверткой со страйдом 2 чтобы что произойдет что поменяется если сейчас размер вроде останется тем же самым поменяется следующее значение Просто следующий вечером размер 1 тот же самый останется ну и плюс она будет обучаемая в отличие от пулинга Ну да параметры все-таки ты сталкивался когда-нибудь свертками можно сказать что такое [музыка] между разными параметрами сроки обучаемые нолики стоят вот и они больше чем обычные свертки потому что они

  00:23:28 - 00:25:14

• затрат на вычисление меньше им нужно что там меньше столько же меньше обучаемых параметров вот Мне кажется не совсем мне кажется что я речь шла про например Мобайл нет архитектура где они смогли добиться достаточно сильного снижения количества параметров за счет перехода на другой типсует допустим где она может понадобиться свертка один на один каком случае 411 в уменьшение каналов развильности каналов увеличение Ну в общем deeps Vice это когда мы сначала сворачиваем мы делаем Сначала свертку по плоскости наставляем

  00:24:47 - 00:26:30

• Окей Ладно давайте Давай на следующий задача [музыка] задача знаем да да вот нужно было бы там из-за набора картинок искать пары котик родные фотографии котиков и там вот как бы перешел на задачу Я бы взял если в общем говорить все картинки как условная абстрактное понятие будешь смешивать две модели Ну можно можно прогнать можно достать одной модели второй скромкратить и также смотрите косинусы строения можно смотреть расстояние по каждому потом там брать максимальные средние или другую агрегацию

  00:25:41 - 00:27:40

• Я думал ты скажешь про голосование на удивление работает лучше ты сказал про разные агрегаты дальше заходить в этом направлении то можно взять просто вида печей агрегированные перед ним максимум И вообще [музыка] когда меня спрашивают Какую из двух моделей выбрать я обычно людям говорю не Выбирайте смешать хорошо обучение модели поговорим если мы значит ты рассказывал про регуляризации в случае с бустингами Вот какие ты знаешь методы регуляризации нейронных сетей для чего они нужны как они работают

  00:27:19 - 00:28:55

• [музыка] чтобы не именно вопрос чтобы не переобучалась именно или регуляция регуляризация можно можно [музыка] указать чтобы там обрезать леса если они там делать взрывы А как мы понимаем взорвались градиенты ну по моему Кто там уходит Вот но из-за того что слишком там большой вот я так я так обычно понимаю но еще есть вандеры Прикольная штука там можно лиса рисовать Какие выходят из обычных Ну вот еще Последний Метод регуляции который прямо в оптимизаторы часто бывает встроен Какая на кубок начинается

  00:28:23 - 00:30:21

• это называется дикой когда ты докладывал я понял сейчас я что-то забыл Ладно давайте уже прогугментацию Да какая регулятор бывает на уровне аргументации второй вопрос Когда вы видите легализации всегда думаю не переобучение то есть они переобучение именно регуляция аргументациях Я не знаю давай пока добудем картинку и увеличиваем Вот именно из при регуляцию говорить [музыка] не встречал хорошо Смотря Вот какие про картинки говорим там понятно есть перевод английский есть накладывание маски некоторые слова есть

  00:29:58 - 00:31:55

• перифраз наибольший [музыка] мы часто Когда обучаем сети у нас Learning Great в начале выше ближе к концу обучения он падает Какая мотивация вот такого какие есть кейсы когда так можно не делать Какая мотивация что он сначала большой но мы вначале обучения Мы двигаемся типа к минимуму и потом чтобы его не перескакивать каждый быстро движемся к нему перескакивать каждый раз мы его уменьшаем Итак [музыка] Ну да то есть в каком случае мы можем что можем делать чтобы зафиксировать иногда так делают Ну ладно давай то есть

  00:31:57 - 00:33:37

• ответ такой что можно можно сделать усреднение весов можно брать статические каждые N шагов веса модели воспринять их и таким образом мы будем по сути модель сходиться какому-то оптимизино оптимальным состоянию при этом держать констант не сильно высоким не снижать такое иногда применяется так хорошо мы сейчас Можем попробовать рискнуть и пойти на предельный номер пробовать дать Никите немножко погодите [музыка] Ну нет картинка проще но у нас задержкой если мы будем тебе давать Вот давай попробуем У тебя есть кратко

  00:33:20 - 00:34:55

• Попробуй пошарить экран и медленно попробуем прощать задачу я их придумал так видно смотри важный момент только [музыка] ответы того как должен выглядеть результат Вот тебе главное эту чеку не допускать чтобы [музыка] мне плохо рассуждать надо или как хочешь если взять Будет веселее Вот видишь ячейку Вот это не запускать там чуть ниже есть результат как это должен быть выглядеть Вот ты можешь под ним писать вот справа пойдет сейчас я тогда вас Перенесу подальше чтобы не мешал можешь вообще закрыть хорошо

  00:34:13 - 00:35:56

• у меня Никита пропадает кажется Смертельный номер оказался Мне кажется кажется да чуть-чуть пропал мы можем выключить например камеры Это только фон или попросить Никиту выключить камеру Ну как Давай выключим картинку чтобы ему не создавать мы потеряли Никита Эмилия расскажи вообще нет работы я занимаюсь задачами генерации изображений и задачами автоматической обработки изображений когда ты нажатия кнопки получаешь плохого изображения хорошие Окей так пока меня не было я не списывал подозреваю что я сделал выглядит точно

  00:36:43 - 00:38:24

• так же да клёво Только не только У меня хорошо а если сразу вопрос по синтаксису Панда с этим не первый там 5 или 10 отобразить а просто случайные 10 например элементов как это можно сделать можно сделать сэмпл кажется у вас тут тоже сделано сэмпл и тут можно указать 5 10 процентов отношений Мне кажется после того как кулинарным оператором Я просто я себе сделал упражнения решил пройти собеседование на ноутбуке вообще не дома так что [музыка] я не специально если это будет сложности мы можем снова перейти к

  00:38:32 - 00:40:15

• теоретическим вопросам про статистику про питон давай хотя бы еще две задачки давай если можно даже голод можно голосом просто на самом деле обсуждать потому что вот если да Опять Никита можешь принципе попробовать идей написать задачу Да я могу я могу написать Ну типа не запускать Да тоже тоже это должна быть другая табличка уже Ну да средним значением рейтинга только обратим внимание для каждой машины я нужно почитать переднюю на рейтингами а для каждой машины Все я понял за все время Где тебе нужно просто посчитать среднее

  00:39:55 - 00:41:25

• решаешь задачу где нужно посмотреть читать и средняя и сумму и максимум все для отдельных столбцов Может чуть повыше обязательно если я знаю какой-то решать Давай тогда пропустим похоже на похоже на правду Давайте в это верьтесь мне что оно правильно работает я вижу Да придет правда это еще приклеить таблицу но давай дальше суммарным временем поездки сейчас и максимальный скорость можно вообще сделать и нет можно еще добавить вот можно сделать так потом просто отобрать колонки типа вот для этой

  00:41:26 - 00:42:59

• максимальной стоимость поездки для этой там суммарно и здесь Ну как бы пойдет Как бы как бы ты решил эту задачу в одну строчку так чтобы она сразу переименовывала и сразу на каждый столбец нужно применяла попарно [музыка] Хорошо если не знаешь что сходу не догадаешься тут фишка такая что ты в агреге добавляешь кортеж в котором сразу присваиваешь правильное название Давайте на средний рейтинг в одну строку среднее значение рейтинга машины посмотри Ты умеешь считать передний рейтинг просто для каждой машины А как

  00:42:48 - 00:44:31

• сделать так чтобы он приклеился к каждой строчке То есть у тебя дубли пойди к дубли паячникам приклеился приклеилась группированное значение Да я понял но можно если я не ошибаюсь можно замер жить по карте да да есть такое решение можно именно в одну строчку то решение которое капитала 2 строчки [музыка] чисто технический метр тоже можно в одну сделать там PDF Вот это старый ryzen for и потом агрегация вот это Ну да в принципе по-другому можно сделать если правильно правильно тогда формулировать как делать

  00:44:12 - 00:45:50

• хорошо Можно то тоже если никогда не встречался такой функции Давайте просто покажу даже не знаешь трансформ напиши слышал не пользовался хорошо Я думаю сейчас не напишу Вот она как раз делает то что ты сказала она делает и группировку Хорошо ну давай последняя таблица последняя задача можно сказать сколько поездок совершил машина с каждым станок то есть У тебя есть столбец Сколько было остановок за одну поездку же много и где получается разные поездки разные числа тебе нужно будет [музыка] мне вот это нужно сделать Да тебе

  00:45:20 - 00:47:07

• нужно вытащить столбе Сейчас я посмотрю как Блин я бы посмотрел какой просто тут итоговый вот стоп таймс Это количество остановок Как посмотреть сколько он стоял этом простоял Это поездка там такие да или там кашеринга у тебя машина за время несколько раз останавливать на парковке [музыка] Хорошо я понял получается можно для каждого Кара иди посчитать условные как Ну просто аккаунт можно для стоп таймс посчитать Вот это Это должно быть ответом по сути давай ну да можно через группировки сделать как бы сказала потом делать

  00:46:50 - 00:48:42

• наверное так бы ты пришел к этому А еще сразу готовы Table Ну да можно указать что мы условно пока ID который мы считаем качестве [музыка] видимо называется ну и вот Кант Да это сработало бы Ну дальше Останется только переименовать решение Да вот а как называется обратная трансформации пилота перевести какую-то таблицу которую у тебя было допустим если бы это был не пьет то как в обратном перевести mail переводит в исходное хорошо да клёво Я думаю что если тебе нужно было можно было гуглить и нужно было решить

  00:48:19 - 00:50:20

• задачу спокойно вышел дисконтинга я отвечаю тогда Я бы хотел чуть больше про питон про организацию проектов рассказать поговорить поспрашивать тебя Что ты знаешь про что ты можешь сказать про код стал авто тесты структурирование экспериментов вот ставил не совсем среду Но именно как я храню это обычно там несколько папок по типу там уйти с разными тренировка с моделями сохраняя там туда вот Джемете Работаешь Нет они не подходят под наш формат и у них не очень удобные условия для команд мы используем Flow потому что позволяет

  00:49:56 - 00:51:51

• jpg сохранять нас очень много изображений и у нас там гигабайты эксперимента весить поэтому мы туда сжатые картины Я почему я Почему спросил что люди которые коррелирует и они знают и такое чувство что так Никит смотри а ты чуть-чуть сказал Да это главный инструмент под это какой-нибудь хаб гид Вот и как на ты на Вы Ну именно я бы сказал что на ты который иногда на вы которые иногда переходит на ты вот таких терминах рассуждаем владеть у меня всегда вопрос про гид чтобы понять уровень человека делали ты

  00:51:40 - 00:53:33

• когда-нибудь черепик Ну это вроде чтобы Я использовал черепик чтобы откатывать Может вы для чтобы перекидывать Понятно засчитано за считанные смотря вот есть такая более штука но только для данных Да подошел Но только если мы говорим простинирование коды [музыка] что для данных есть базы данных для данных как иностранных [музыка] тут максимально конкретно но я имею ввиду про девяти кредит позволяет тебе верифицировать код Есть еще такая штука 9 Она позволяет данные бывает полезно потому что у тебя

  00:53:02 - 00:54:36

• часто данные меняют соревнованиях данные А в реальных проектах они могут дополняться у тебя еще модели которые много весят когда-нибудь где-нибудь видите нет [музыка] хорошо есть еще докер чисто концептуально что это такое докер Это чисто концептуально Это если я носогу виртуальной машины мне не побьете это что-то что можно запустить как со своими зависимостями там условно в своем окружении представление со своими там окружение про докер заговорили еще чуть-чуть про жизненный цикл моделей можешь рассказать

  00:54:28 - 00:56:15

• как ты представляешь Давай немножко иначе формулируем вот Представь что тебе нужно решить какую-то задачу Вот какие основные этапы и В какой последовательности ты будешь делать если мы говорим проемы и задачу то это еда Сначала вообще говорим про самого начала тут собрать там вообще это первое все будет работать Потом собрать данные потом еда потом уже какие-то предположения работать с данными потом уже попробовать разные модели потом улучшить работу этих моделей через гиперпараметры еще и потом

  00:55:49 - 00:57:22

• выводить уже когда наступает этап того что мы понимаем что нам нужно улучшать на самом деле допустил такую успешность и Нужно когда мы спросим когда мы спросим про метрики про нашу цель когда соберем данные построим модели а потом спросим что надо делать метрику Мы определим когда вообще я опять вылетел Вот теперь вылетел пока его нет Я люблю как правило стоит начинать бедных метрики лучше Зачем задавать такие вопросы только потом данные к выбору модели и кажется что еще нужно начинать всегда то есть и нужно что-то задачу это тоже

  00:56:44 - 00:58:41

• идет после бизнесмен Я имею ввиду до начала моделирования Да тоже хороший Поинт который а потом только [музыка] причем У него даже есть расширение что мы используем данных только потом переходим потому что бывает случай когда нужно много на самом еще осталось пару минут если Никита вернется давай вот мы ему чуть-чуть одну реальную задачку дадим про например вот мне очень нравится смотри если у тебя есть dtset tefar 10 то как построить модельку которая распознает является изображение одним из десяти

  00:58:00 - 00:59:33

• классов цифра или не является нет других изображений никаких интересный кейс если Никита вернется к нам вот если Никита не вернется то приятно а потом еще покажу тогда как Никиты чтобы Никита мы тебя слышим прекрасно улучшится не слышно мы тебя слышим попробуй перезайти к тебе вопрос такой больше по классическому по классическому или есть у нас допустим платформа типа туалет которая учит людей новым языкам и там есть история которую они должны читать Они разные сложности бывают Как построить систему которая Будет

  00:58:58 - 01:00:36

• рекомендовать пользователям история подходящая их уровня сложности или как измерять сложность то или иная история Мне кажется мы не уложимся и кажется вылетел поэтому можно поставить точку Да давай тогда так я могу например реально попробовать ответить на твой вопрос про отсутствие плата накидать Да давай [музыка] смотри если ты на слышишь то давай мы на этом Напиши в чат Давай мы на этом закончим все Видимо да это уже знак что нам пора заканчивать как раз ровно час прошел так хорошо так смотри

  01:01:13 - 01:02:52

• Поделитесь фотографий бэком для Никита ну хорошо давай тогда А смотри Расскажи что Никита на первом курсе Да у него вот для его возраст у него прям Ну я могу только завидовать такому опыту потому что я впервые только где-то на первом курсе литературы поэтому он уже очень сильно обгонять поэтому очень много эмпирических знаний рассказать как это происходит он не все есть две проблемы он не все знает как работает под капотом и второе у него нет еще более глубоких знаний я нет какой-то еще насмотренность

  01:02:39 - 01:04:23

• но рассказал что просто у эмпирических действий есть какие-то теоретические обоснования что здесь не хватает понимания немного теории которые лежит за теми или иными подходами то есть но это на самом деле Все учатся накапливается с опытом Поэтому в целом если мы говорим про собеседование на джуниоровскую позицию Мне кажется что здесь есть все необходимые навыки и достаточно уверенные ответы Смотрим как мне уже был где-то точки в качестве стажера жена то есть Это говорит о том что мужики в плане котинга в плане вот такой

  01:03:40 - 01:05:00

• там были Вещи которые включают в принципе редко но я чувствовал что дай ему время он напишет какое-то решение не факт что оно было То которое я загадывал да но она часто и не нужно было задача решить задачу они угадать надо было решать вот так хорошо Видимо нет Видимо нет давай а если там есть вопросы из чата Я думаю что мы можем сейчас на них отвечать я посмотрел вопросы просят ноутбук потом выложить я его куда я выложу себе канал вот поэтому все подписываемся на канал Я пытался либо можно еще посмотреть

  01:04:35 - 01:06:06

• ссылочку которая была видео который выкачивал как в итоге оценивает людей на таких предпочтение могу сказать что очень важно когда у людей есть какие-то примеры кода организации проектов Потому что часто если брать критерии которые я смотрю это то что человек умеет быстро учиться и не умеет работать в команде я иногда даже важнее умение работать с гитом и базово как-то коллаборировать чем там глубокое понимание конкретного алгоритма Потому что если у него в целом хорошее знание по emaily то он уверен может разобраться зато это

  01:05:39 - 01:07:13

• очень упрощает процесс интеграции его в команду интеграции в новые проекты как основная монета до которой обучаемость понятно что 2-3 раза сказал еще раз уже сделал правильно или там умеет гуглить Вот например очень Тоненькая человек умеет читать чудо-рио по документации имеет гуглить ошибки вот и потом уже накапливают эти практики тебе не приходит снимать Вот и я думаю что согласишься Чем выше греет человека тем выше состоятельные не дал это уже который вообще пишет код сам не обращает техническое какое-то это

  01:06:32 - 01:08:21

• вопросами вот человек который может можно вообще дачу и он от и до все доведет а если греть можно назвать уровнем [музыка] уровня самостоятельности лучницы Я хотел сказать йорный привязана конкретно к конкретному грейду от греда греки на коррелирует сказал что умение правильные вопросы формулировать на то есть что что чтобы я еще Оценил у джинов это что человек приходит с вопросом который очень емко понятно как бы записан и в идеале ответов или там серии я попробовал не вышло Помогите потому что это очень

  01:07:35 - 01:09:15

• упрощает коммуникацию упрощает обучение и часто в момент когда человек шаблона пытается написать вопрос он находит уже ответ и Да мне Мне очень нравится в работе в команде у меня был опыт легирование несколько и очень очень помогает и Дню когда человек Он контакты если на конектике у него что-то не получается он об этом пишет или Ну значит не грузит тебя что вот я попробовал то-то не зашло А ты все время знаешь на чем он работает то есть он сказал что он попробует это он потом пришел тебе принес результат и

  01:08:29 - 01:10:00

• он потом пришел сказал не получить он не пропадает и при этом не грузит люди которые умеют этот кредит соблюдать вот у меня два стажа Вот они делают именно так и от этого заканчивать потому что проверять то есть вот расширил твою мысль про не пропадает это прям вот я последние наверное работы тут появился фидбэк от Никита давай я его зачитаю Никита говорит опыт огонь узнал в каких темах имея проблемы плюс от менторов узнал несколько новых полезных вещей было все очень круто и комфортно Извиняюсь за свои вылеты и подлагивание

  01:09:14 - 01:11:01

• менторы не дарят помогают обсуждают вместе с тобой Мне понравилось хороший [музыка] что нужно вот но почти не учат что не должно быть что если ты слышишь человека на беседование вот давай вот пару моих моментов услышал человек просто шутка Это уже народно услышал человек киллбок [музыка] толкнул или этом услышал что человек не доводит очень такое вот мне кажется очень важно Это один из моментов когда ты собеседуешь человека издаешь его вопросы если человек начинает ошибаться и продолжает как бы

  01:10:23 - 01:12:08

• идти в ту же сторону куда он изначально пытался документации Нет есть рука тянется документация Это хороший знак Если вы концептуально обсуждаете какие-то вещи человек не прав и поэтому ты пытаешься подсказать и сказать что он не прав подумают как у нас здесь Было время что ты задавала наводящего вопросы Никита Ну соответственно получал эти информацию менял свои ответы вот если человек не делает и продолжает быть полной уверенности что мало кто знает Особенно если это вакансии уровня женатого это

  01:11:28 - 01:12:39

• какой-то один из красных флагов что человек слишком слишком уверен в своих знаниях которых на самом деле не так много может быть отреагировали на мою шутку про скиллбокс не важно какой уровень демонстрировать вопросы Давай я скажу про красные Бог предыдущих работодателях это да Есть такие вообще около этой из ряда behaver когда человек плохо бывает предыдущем месте работы там одно дело когда ты по факту говоришь так вот это было плохо не понравилось другое дело когда ты приходишь чуть дальше скорее всего тебя

  01:12:05 - 01:13:31

• вопрос хорошо Это скорее всего в нормальных местах будет Что мне еще что мне сейчас бросается в глаза это [музыка] Слушай я часто смотрю на код стайл потому что потом с человеком который пишет очень плохой код сложно работать на То есть ты много времени тратишь на то чтобы сказать ему как это какие-то вещи реализовывать поэтому нас в репозиториях везде Почему я спрашивал про автотесты и про формате автоматически форматирование автоматически тестирование Ты руки просто какими быками пытался делать

  01:13:08 - 01:14:35

• писать код плохого качества просто не залетает репозитория его сразу вот реджект Вот и мы экономим силы сегодня Никита начал бы стать Я часто вижу жену они проектов опыта технических навыков пройденных курсов они компенсируют это возможными там косвенными факторами еще Мне прям сильно не нравится когда человек пишет такое мини Т про то какой она исполнительный что он хочет учиться Я ценю я уверен сейчас такой но когда люди об этом пишет Мне кажется что это попытка инвестировать его на словах хорошо

  01:13:53 - 01:15:35

• там пишет что интересно было бы послушать задачку про разбор сдачу против а по-любому нам нужно если мы решаем не Ромка и Нам нужен еще один клад который говорил бы не знаю я бы переобучил бы попробовал бы сначала где У меня бы есть там сколько 10 классов и класс не знаю вот дальше я бы добавил как бы ты какие бы изображения ты показывал сетке прося и предсказать класс не знаю [музыка] Я бы попробовал А у меня Я могу я могу любуюсь делать да ну да ну то есть просто представь что это единственный

  01:15:18 - 01:16:41

• нет больше тогда я бы на примерно не знаю портал бы как-то очень сильно очень так чтобы он был некуда так чтобы они прям узнаваемые даже для меня как человек может их глазами и закидывал бы не простые а какие-нибудь или мозаикой что у тебя на самом деле классов комментарии всего 10 но в реальности там у тебя изображение даже цифр 100 ты можешь взять гораздо больше И что тогда у тебя сетка научится определять не то что там изображение не из цифр 10 то что она попорчена если ты дашь какой-то класс там условно нету класса лошадь и

  01:16:05 - 01:17:52

• ты дашь лошадь картинку картинку лошади которая выглядит абсолютно нормально не шумно не мозаика ничего но вот ее нет изначально то скорее всего твоя моделька будет детектировать ее как лошадь как один из класса пытаться по крайней мере А можно смешивать Да когда мы смешиваем несколько классов тоже тогда это по сути же тоже Ну тут кстати модель же может сказать что это какой-то из классов и по сути будет права но мы предполагаем что смешанный Клад это будет совсем уже не подходящий класс тогда бы на этом я бы

  01:17:13 - 01:18:27

• это работа [музыка] смешивать классы в надежде что получается неподходящий синтетику мы можем не брать картинки просто синтетические генерировать ты можешь но для того чтобы не речь синтетику тебе нужны какие-то данные которые то есть цифра 10 обучить все твои синтетику наверное будет сложновато а можно попробовать фара вытащить мусор который точно не относится к фару Наверняка есть картинки да да картинки где прогноз Матвей где модель не очень уверена это посмотреть является эти картинки мусором и закинуть их в не

  01:18:03 - 01:19:31

• знаю на самом деле мне кажется что мы уже сегодня на собеседовании обсуждали один из подходов к решению задач То есть как бы я это делал Я бы через контрасте fleurning пытался сетку учить генерировать бединге такие что Для одинаковых классов что для картинок из одного класса они близко находятся а для картинок из разных классов они находятся далеко друг от друга и тогда на 10 классах можно учить сетку генерировать такие представления и тогда для новой картинки мы можем банально смотреть является ли Вектор новой

  01:18:57 - 01:20:13

• картинки лежащим в какой-то эпизод окрестности каждого из класса и говорит что если он лежит в окрестности класса то это картинка если он не лежит лежит далеко то это изображение какое-то новое ранее ради невиданное поэтому Вот такая ада помню решение тогда можно смотреть сказать так когда мы как перемешивали эти между классами Вот как раз таки в этот момент нам нужно было Вот решение улучшить тем чтобы сказать модель вообще какой-то классно уверенно или не уверена то это хороший пример для того чтобы не знаю

  01:19:40 - 01:21:06

• ты тоже самое делаешь функцию которая не узнает Это такой часто похожих изображений использует ну или там диффузия там строятся для объектов ладно это можно долго достаточно разговаривать если есть еще вопросы отвечаем если несколько раз полил человека когда он указывал можно посмотреть тоже мало Надо хотя бы бумажки сделать Вот такая если человек дошел до финальной домашки это уже хороший знак на самом деле что многие не доходят Это точно Это точно сравниваем между тем кто вообще не проходит меня просто не было

  01:20:28 - 01:22:19

• набрать там 20 человек я бы миллиметров [музыка] Слушай вот ты сейчас говоришь и мне еще одна мысль пришла о том как бы на что бы я смотрел при наборе джинов это что человек может взять какую-то одну задачу и хорошо в ней разобраться то есть вот Никита рассказывал что он делал много задач там классификацию детекцию сегментацию было бы интересно какой-то один проект взять который человек делал и просто в глубину его поспрашивать всякие Лада там ты делал классификацию впечатление когда человек который часто

  01:22:02 - 01:23:11

• делает мне кажется если бы я последнюю научную специфика что это 45 статьи недели могут читать спокойно по статье в день скорее за ланчем что-нибудь такое вот пришел Так Антон тут ли Да Приветики кажется у нас вопросы Понемногу закончились там спросили только вопрос по сифар хотели задать Никите Мы хотим мы хотели его задать но Никита не смог подключиться к нам и чтобы его появилась связь Поэтому вот мы уже сами друг другом разобрали Окей супер хорошо ребят смотрите тогда давайте Понемногу с это завершать вот первое чего Джамиль

  01:22:55 - 01:24:45

• Александр Спасибо большое вот на самом деле очень клевый Стрим Никите вообще гигантской гигантский крутой респект вот там часики писали что весь миссис его поддерживает и так далее Вот давайте в часик чуть-чуть накинем Вот и как по мне получилось очень здорово Вот мы тут смотрели с Антоном со вторым Вот и ели шаверму Вот и прям клёвый кайфовый эффект по вопросам если что пишите в чатике в комментариях Вот напомню быстро последний момент что проходит конкурс Если вы хотите также чтобы вас прожарили

  01:24:01 - 01:25:05

• но в частном режиме то напишите комментарий под этим видео Почему вы хотите заниматься ментором и в понедельник выберем победителя Вот а еще в целом что закину подписывайтесь на Data Feeling замечательный канал И ещё раз Джамиль Спасибо большое очень крутой эфир Да спасибо спасибо завершаем тех интервью Fest две недели 10 направлений вот Подписывайтесь на наш канал ставьте колокольчик все дела

  01:24:32 - 01:25:38