так на сегодня очередное собеседование на позицию на это сайнс сегодня мы поднимаем уровень и сегодня мы будем задавать вопросы уже на уровень а синьор на этот сайт и сегодня у нас в гостях качестве со беседуем ago иван иван давай начнем с того чтобы я ты рассказать немножко себе кого-то потом мы с андреем по задумке вопросы по но программирование на поэтому на искре на написании запросов поговорим про классическим и а именно дадим тебе практический кейс в котором тебе нужен будет решить задачку а сегодня мы
00:00:00 - 00:01:26
разберем задача на временные ряды вот это будет и не совсем классификация не совсем регрессия будет некая смесь вот хорошо давай тогда тебе слово расскажи про свой опыт во всем привет меня зовут иван ну что там недолго прячу то есть 20 получается крайние 3 года работаю с бери вот разными задачами занимался всякими возможными вот были задачи там на анализ текстов на каких построение pipeline от типа топик моделями дано только свои годом по анализу но как мог разбиение по созданию топиков переписок с клиентов для
00:00:45 - 00:02:39
такой курс 3 зации бизнес-процессов в которых эти клиенты общаются чтобы авторизовать или делить на сущности для последующего анализа были задач анализа выявлении аномалий брелок рядах до всяких финансовых данных делали такой сервис для наших внутренних финансовых отделах которые выкидывал alert и там разные по временным по их временным брэдом таинством какие дни были какие то там расходы которые как бы отклоняется от природы с выделением были также задачи с связаны с анализом финансовых документов вот тоже делали
00:01:44 - 00:03:32
сервис папа анализ документов то есть там и классификации текста было и выявление новых сущностей а вот ты про пастеризацию сказал на что вы разбивали этапе текста на то такие насколько успешно есть насколько реально получалось разбить запросы сквозь передавать их самая важная получается себе потом из этого чтобы вытащить какое-то без используем слушаю но на самом деле трудно было бы оценить а вот то есть с этим потом занимались как бы аналитики которому когда вы давали результат то есть периодически у них там
00:02:41 - 00:04:14
возникали короче вопрос почему на что было достаточно трудно ответить произошло они пробовали разметьте данные а потом но потом накинуть и же просто какой-то классификацию то есть насколько это было несколько здравый смысл в том что много разных источников с разных как бы природы ну в том плане что то есть источник это там типа ни один два атома это ну там десятки грубости для каждого источника размечать ну то есть там даже для одного источника как бы разметить это уже вопрос не к тому что мы жены если допустим разметить
00:03:26 - 00:04:51
сложим это может багор боится семьи суп ивасик определенным чтобы подмешать часть данных которые не размечены на новые и плюс немножко добавить разметки ну и я понял там видимо задача было бы сложнее пришла вот по временным ребят из козлов такого как бы полуавтоматического pipelines выплевываю ним аналитиков до последующего анализа работают вот поэтому то есть для каждого там источника сделать разметку максимально максимально долго отстроили времени с типами задач который от решала понятно какой самого твой успешно весь который
00:04:16 - 00:05:42
ты считаешь на которых это может быть от этого провел или которым я занимаюсь [музыка] модели рекомендации определенных покупок клиентам по транзакционных данных надо есть модель которая предсказывает будет ли совершенным клиентам покупка там определенной покупка там продуктов или заправка там известно на следующий день вот по крайней дать и на которой имеются данные чтобы вот вы видите таких клиентов у которых кадр у которых покупку может быть совершена и чтобы потом рисовать всякие кампуш и смски предложения и
00:05:05 - 00:06:39
если кратко как это задач решается то есть классические вытаскиваются признаки кидается в модельку или вас есть какие то там и жмите графова и модели . чтобы умнее не руке это вы совершалось задачи до сначала классическим вариантом вот по поводу что взять табличку эти данные сформировать фичи ну вот какие то запихнуть это все обучаться у нас определенный busting вот и им давать эти предсказания вот я конкретно делал другой вариант модели использованию нейронах ну то есть эвристику заключалась в том
00:05:58 - 00:07:22
что попробовать модели которые анализируют работают с потоком данных как с потоком данных и что как бы из этого получится но от этого как бы на самом деле плюс то есть на самом ну такие положительные в том плане что там при процессе на как бы намного проще получается много писем практически не на грудь джим и по сути это когда перекладка данных необходимый формат плюс multiline из коробки практически а вот который который ничего не стоит а те между мульти лейбл и бусинками сюда тебя вы используйте как будет до
00:06:45 - 00:08:20
которого можно использовать как распределенный быстрым ну до сих о можно войду в монтаже тоже проверяется ну раз все решается стандарт строение [музыка] я понял а ты получается то есть это менеджер или сам реализовал реализован собирал данные формировал умерла на необходимом формате для обучения нейронов плотно потому что неопределенный какой формат входных данных вот и формировал сет разбивала на куски то есть обучал им коронку модель обычно таким таким же обычным способом как обычно обещают не
00:07:33 - 00:09:15
рамки без всяких настроек там выхода модели распределенного сформировал того доцент разбил его на куски чтобы можно было по частям ну позиционировал по частям подавать и обучаются все дела чтобы этот память когда вырезал при обучении и проводила анализ разных моделей из разных вариантов архитектур координации печей там признаков и вот сейчас занимаюсь людям наш наш формат продакшна с нашим трубой но я кратко я понял хорошо фидбэк собственно начнем с по кусочно начнем с того как кандидат представился в целом
00:08:37 - 00:10:22
было видно что кандидат с опытом он на ему есть что рассказать он перечислил там серию проекта которые занимаются и которыми занимался вот чего мне немножко не хватило это то что когда он рассказывал проект проект он не всегда начинал с идеи с цели проекта зачем она была нужна имею в виду с точки зрения какого-то бизнеса но при этом он достаточно подробно описывал как он кабинета пробует мешали что там было ободку фото видно что он делал и он часто рассказывал что он делал сам проект то есть какая была его роль в
00:09:36 - 00:10:53
этой задаче с этой точки зрения все супер вот единственное что немножко не хватило стук туры на можно было например начать с топ 3 самых лучших кейсов не рассказывать вообще про все рассказать про самые такие продающие может быть его вот и последнее eanes то что он говорит без остановки это говорит нам что скрыть ему очень много что есть сказать вот просто в рамках там эти 10 минут мы там все не успели послушайте пришли к секции вопросов давайте тогда пойдем чуть дальше давай начинать вперед комплект практической
00:10:15 - 00:11:38
части смотрю на секцию с питоном из кириллин берете себе андрей привет вами традиционно действительно рубрику так связанную с проверкой hard скилов начинаю я туда сегодня мы попробуем попробуем разобраться сказал тайна некоторых частях связанных с со структурой питона w углубленные попробуем решить одну практическую задачу бетон и соответственно две задачи на таски первая задача на структуру словарей и она заключается в том что у меня есть несколько переменных на то есть abcd и вот и вопрос заключается достаточно простом не скажем
00:10:56 - 00:12:36
так моменте какие из них можно использовать в качестве ключа с говоря какие нет ну понятно дело что переменную b нельзя использовать в качестве ключа строго теория потому что типу лист болт вот и собственно будет ошибка при использовании такого ключа от ну переменной c можно использовать вот и и окей соседству нас остается словари с и класс вот с примером с не меня вопрос насчет того можно использовать или нет вот смотри давай немножко углубимся в теорию нужно дочька по сути на теорию да то есть ты сказал вот когда
00:11:47 - 00:13:50
рассматривали ст и соответственно кортеж ты упомянул так называемые хэш вот соответственно давай поговорим об этом то есть когда такое требование на соответственно ключ словаря накладывает изменять то есть тип данных был неизменяемый да это верно и [музыка] ну исходя из такого если исходить из такого да то есть то словарь мы подъедем и и словари и сет тоже можно было поменять изменить его структуры добавить ну и соответственно поменять параметры в классе тоже не можем окей исходить из этого когда
00:12:57 - 00:14:41
тогда только переменная c дает под ключ так у смотри давай прокомментирует действительно требования достаточно простой что типу быть неизменяемый до такой как string например и нет и так далее вот совет на сразу отсекаем получается 10 мин словари и что касаемо списка он тоже является изменяемым поэтому он тоже отцветает остается кортеж который является не изменим тип данных и может быть использован в качестве ключа словаря остается вопрос по соответственно классу здесь ответ что его можно использовать но здесь есть
00:13:55 - 00:15:23
некоторая головка дело в том что до того до версии питона 37 в данный класс еще надо было прописать метод два нижних подчёркивание хэш два нижних подчеркивать и еще метод который сравнивать то есть два не потерпит и не ум и два нижних подчеркиваний которые как раз и вводят в функциях широва не то есть требование должно быть что соответственно наше назначение в качестве ключа должно быть хаширамы мы не изменяем то есть когда мы воздаем инициализирую объект класса нас еще должны быть у него реализовывать
00:14:39 - 00:15:48
момент так вот особенность заключается в том что после питона 37 эта штука принципе является необязательной ты нас должна внутри соответственно данная переменная быть широва она здесь как ты понимаешь является хэшировать поэтому не можно использовать вот давайте перейдём к следующей задаче киана достаточно не назвал ни задачкой известная те что-то pro logic функции но функции которые использование ну какая их основная цель например случае я использую пример от периодически on time используем их какая основная функция
00:15:14 - 00:16:43
новое том чтобы применить их выполняем и там куску кода у снаряда действительно ты правильно говоришь что самый популярный этот time its до которая использует по сути время прогоняет время это действительно достаточно популярна также часто используется брв и денег so i doch это функция которая с помощью которой можно посмотреть spears мир файла вот поэтому вопрос достаточно простой вот у нас есть создание вложенного списка достаточно большого до миллиарда значений и вот нам надо посчитать скорость заполнения
00:16:07 - 00:17:25
данного списка но почему то данный код не работ может ли ты сказать чем причина случайно не знаю мне кажется что [музыка] помню он должен смотри это да действительно правильный ответ потому что когда у нас чудесного данная структура то она по сути использую применять функцию таймень одной строчки делать если у нас несколько строчек что можно делать то есть он как было ранее то есть это дает правильный ответ не зря тогда она соответственно всю клетку если мы рассматриваем 3g питер ноутбука на исполнился тайника секунд на это верно
00:16:46 - 00:18:17
давай с тобой тогда перейдём уже к боевой задачки на питон на заключается в написании функци которая на вход получает некоторую строку и возвращает число перестановок из данной строки без повторений то есть вот пример ввода у нас есть например строка 1 цент все вряд возможные комбинации без повторений тоже нас представлены и тогда у нас получается что результатом функции должно вывода функций должно быть число 6 да давай построим цель формате ты попробуешь описать некоторые алгоритму и мы чтобы
00:17:37 - 00:19:00
не затягивать да то есть не обязательно будем доводить до конца заначку просто алгоритмически попробуем хотя бы и решите иным сайт некоторые хотя бы похожий на реальный код доводить до конца задач смысл так как такового нету хорошо так но в голову изначальным приходит документам force что им там с перебором возможно состояний вам кажется это вы не самый оптимальный вариант с того что можно было бы сделать сжатым под перебором подразумеваешь может быть и переборы но каким образом под перебором смысле что у
00:18:19 - 00:19:49
менять позиции вот и завести там какую-нибудь структуру вот который бы мы добавляли до какого-то момента смотреть сколько там в итоге находится элементов но как из способов давай дадим 9 минут и что ты подумал и мы пока тебе не будем трогать попробуйте реализовать [музыка] такой не смотри я могу тянуть подсказку небольшую возможно на ведется на некоторую мысль дело в том что здесь можно посчитать с помощью математической статистики и между количество количество установок ну как но смотри мы можем посчитать с помощью
00:19:13 - 00:21:02
статистике количество перестановок а потом точно также можем уже посчитать количество уникальных ну и плюс не забываешь что для упрощения функций чтобы не высчитывать все подряд можно еще какие-то граничные условия использовать то есть взялись тимербаев а это три так далее которые упростят работу функциями его ну к примеру когда у нас строка стоит знал элемента сколько перестановок мы можем получить то есть это уже как минимум обращают можно в принципе ну без статистики и без формулы можно попробовать просто питоном
00:20:25 - 00:21:48
перебрать все варианты посчитать длину вот такой тоже способ есть я думаю что вы можете с помощью рекурсии реализовать вот но либо как подсказал андрей просто в тупую посчитать зная только что-то из статистики мои [музыка] нужна пустая строка позже он давай для простоты принципе можем оставить что она всегда не стоит но скушна ok прошло хорошо количество перестановок после нет пера проще что планше пока не мог использовать но есть у нас сколькими вариантами один вариант можно выбрать ситом из трех вот
00:21:11 - 00:22:44
но что чтобы у нас 6 получилось . сколько 2 вариант выбрать из трех чтобы получился 6 от а до форма ушел 600 звучит не относительно проще достаточно подобное происходит давайте пнём эту задачу ладно здесь действительно можно попробовать как-то агрессивно можно очень элегантное решение с помощью перестановок то есть основная суть основное количество уникальное значение посчитать в строке то есть если оао bc это уже другой там уже перестановки они уникальны и так далее то есть действительно рекомендуем досуге
00:22:38 - 00:24:09
и попробовать решить хорошо давай папе тонна тогда поговорим первая секция была на питон и с первыми двумя простыми задачами как мне показалось ему достаточно лихо справился да смотри мы изначально была поговорили про словари он сразу вспомнил его неизменяемых типы данных то есть это сразу отцу и словари и сет загвоздка была только с классом но в принципе достаточно редко встречается поэтому ничего страшного если он это сколь и не вспомнил о принципе освежить память и не достаточно достаточно нужно я считаю
00:23:38 - 00:25:12
вещь что касаемо 2 задачи дату вторая задача была просто на понимание вообще как работать в ноутбуках magic функциями он назвал основные функции котором работает тайны вот лисавета нашел ошибку в исполнении здесь то есть видно что он с ним работал но при этому как бы мне показалось что на этому проще она не подозревал что ответ может быть очень простым и кривая немножко да согласен же вопросом был простой вот на следующие задачки я так понял у нас была проблема то есть была слепая картина что принципе за
00:24:26 - 00:26:04
дальше она такая немножко с хитростью акита заключается в том что на статочно она скажу так требует под собой еще некоторых сразу и знаний не про статистику дадут про количество например и выборок так далее про вероятность какого-то события то есть эта задача решается очень элегантно если посчитать количество выборок статистически на основе нашей выбор на эти количество уникальных элементов и дальше с помощью факториалов просто посчитать цена решаются очень были впрочем эффективны как по времени так и
00:25:14 - 00:26:27
по памяти об этом надо скажем так сообразить вот соответственно ваня сразу не сообразил но предложил решение перебором но не спутать не очень красиво и не очень скажем так эффективны номер у больше чем уверен что он без проблем бы справился то есть хотя бы на примере соответственно строчки из трех элементов она бы работала и не сяду что на большие значения при курьере курс обработала хуже и это была бы уже сложнее это выше на большие свойствах это бы работал в лекарства вы гораздо хуже потому что
00:25:50 - 00:27:18
макс цель-то у нас бы считать создаст на количество количество считается достаточно просты и стич стоило возможному начали сказать что вообще говоря если бы он хотя просто не помнил формулу то никто не мешал ему загуглить да он мог легко обратиться к мир никому моя надолго относится ним об этом сказать то есть возможно он и же не знал где посмотреть или что загуглить поэтому но этой задачи ким и как бы его не спать на самом деле изначально была идея писать им факториал но потом потому что возможно он
00:26:34 - 00:27:58
додумается сам отдавай тогда перейдем к гель и начнем с такой задачки вот у нас есть вся секунду у нас есть некоторая таблицы и пол которая представляет собой информацию о человеке на где есть колонка иди человека имя фамилия и отчество и нам надо в данной таблице вывести полное имя человека в качестве стал some fun и то есть у нас есть этой информации нам просто надо собрать воедино в одно значение ну вопрос наверное на [музыка] знаний там функции успели который делает ну я сейчас не вспомню если наверняка
00:27:24 - 00:29:10
это чисто что она как бы есть вот ну то есть я сжимаю что здесь там должно быть поэтом функция там не знаю в которую можно передать там сеть параметр мне в принципе запрос правильный действительно осталось только по сути написать эту функцию на давай не буду ну что это система как у встроенной функции можно вот так и главное не забывать было про пробел а потому что без пробелов у нас выступает качестве разделителя можно принципе просто каждый без встроенных функций так хорошо ладно давай то перейдем ты скажи ты знаешь
00:28:42 - 00:30:26
оконной функции логику хорошо то соответственно давай дадим интересную задачку смотри у нас есть табличка которая представляет собой именно людей на и их веса нам надо посчитать среднее значение веса человека с человеком который вместе в группе с человеком который был до него в таблице и после то есть в нашем случае у нас есть пример брать чарли весь 60 так как он первый у нас оценивается не по двум людям а по 3 когда берется средняя с энди 55 далее для инди уже высчитывается среднее как средние по а чарли энтеббе
00:30:01 - 00:31:45
алексу по лицу как энди алексей синди и посильнее как среднее между алекс и синди хотелось бы увидеть цивилизацию такого запроса муки полк вошел хорошо [музыка] средний дом средний вес [музыка] смотри нет еще раз средний вес надо взять по по сути согнал 3 человек ну то есть для каждого человека это будет среднее между его весом средний человек который до него был в таблице и после очевидно что человека долл а для первого нету поэтому надо покупать и из последним тоже сама слушал от скользящей средней
00:30:52 - 00:32:44
история да здесь пользоваться панель функции и синтаксис таком наполнится приблизительно знаешь так ну ладно это будет 5 [музыка] я думаю что здесь будет функция встроена просчитывает скользящей средней издавая для простоты partings можем добавить айди человека до которой будет целочисленный то есть чтобы он портится по нему писать можно доллар где энди будет хотеться вот так и прет вообщем портится по птичьими из нас по сути партиции кабинет а и blog list or dark наши правила ну смотри средние с мы можем посчитать
00:32:40 - 00:34:36
ну как обычно считается москве или средне ккб да а мы посчитаем ну считаем среднее овощи нам надо тогда ославил сложность заключается в том что нам надо выбрать используют окно то есть как раз в окне как использовать значения действительно select ней потому baby wee и дальше с окном рис тут с окном надо просто выбрать колонки которые очень учатся у нас страгивания которые мы используем так там по моему с окном есть параметры какой-то покой [музыка] ну типа сколько мы им строк да сколько после используют что не
00:35:06 - 00:36:57
будет да все верно то есть это типа в.г. и это уже как бы настройки своего слова использования не помню сейчас но короче обычно на практике нас еще часто google помогает поэтому если тебе поможет можешь минуту потратить на google inc и 50 летом это тоже будет считаться за правильный ответ что kb никто не говорил что но мутная запрещён давай можно сделать но google говорит используйте ос windows key in one получается один да действительно смотри здесь ордер buy айди идет и как раз берется используется далее rolls и
00:36:22 - 00:38:20
сады роз где уже сдается ширина окна то есть надо rolls between да все верно вот потом один назад one percent и плясали и уорхол и удалите еще наверное кармане ну да чеканка он коран здесь же не обязательно потому что ты используешь между ну да но я подвале пассажирами сдает те это вот то что прочее вспомнил можно было бы сделать что-нибудь вот такого dax тоже неплохой вариант взять сделать лак то есть плюс 1 минус 1 худшего суммирование такое место наверно что проблема будет снова заходить с мамами
00:37:41 - 00:39:40
хотя нет вроде все он кидал ног до принципе тоже достаточно неплохое решение качестве варианта одну на этом в принципе ну вот тут и окно не нужно в общем то ну как вариант либо ava rose between и либо так вот не бедных но в принципе да то есть в принципе на этом не задачки о бетонные стилю мои закончились лекции screen чтобы не скажешь по секции в принципе ваня прекрасно понимает структуру запросы как он должен выглядеть не всегда помнят какие очень скажем так особые в тонкости по сути первой задачей
00:39:17 - 00:41:04
было про объединение значения столбцов в принципе он практически и написал за исключением того что просто не помню банально силой составь это делается но тут мы ему сказали что вы можете погуглить иван нашел то есть тут он быстренько с не разобрался то есть использование интернета это не воспрещается быстренько разрежу тут все было отлично и новые задачи то же самое функцию чей select запрос структуру опорной функции он принципе ко мне опять же не вспомнил как использовать и как дефицит гренок мы смогли тоже
00:40:22 - 00:41:48
далее загуглить x по моему имел ввиду что вторую задачку для неё загуглил до для второй аукцион и и зубрил для 1 и соответственно осталось сложных как раз этой функции я его заказал хорошо смотри передовой задачка на классификацию то есть тебя одна строка это некоторый временной ряд который означает ну а ты отражает поведение не которого некоторые установки на заводе вот и у тебя есть таргет который классифицирует которая отражает работу этого станка в течение 1 года вот задача построить модель которая
00:41:06 - 00:42:56
будет со стопроцентной точностью классифицировать [музыка] вот смотри у тебя давай ты начнешь и мы походу будем задавать ей вопросы вот я единственная смотри я скажу что я гарантирую что эту задачу можно решить и со стопроцентной точностью вот и тебе разрешено здесь использовать только линейную регрессию и о чем меня иметь святого любую линейную модель но есть и говори про классификацию да там логистическую регрессию вот сделай какой-либо за вый тебя давай обсудим задачу и там же перейдем к модели
00:42:06 - 00:43:32
а вот смотри я раньше тебе приходилось временными рядами то есть пользовался ли ты какого да каким-то критикам переправлять проще работать с временными рядами которых и рисовать и что да еще микрофон графа монте кучу задача это как бы временной ряд офицеры strings он органов но соответственно там последовательность казаться там со своими характеристиками вот она такая не знаю на графике побили задачи там типа с использованием than this fashion items нам фичей там и последующей классификации здесь задачи мышцы
00:43:19 - 00:44:49
смотри здесь задача максимально упрощена то есть даже если не было какого-то опыта работы с современными arredamenti он все равно временной ряд это по сути но строчка все так сути у тебя просто табличка где для которой есть таргет вот в принципе этого уже должно быть достаточно то есть то что это временная структура это лишь до по информации которую лишь тебе поможет когда ты будешь делать фич инженеринг ли всё так ну давай попробуем какой нибудь какой нибудь муж классифицирован по сути как бы строчку то есть не нужно
00:44:28 - 00:45:50
попробовать подрисовать как выглядел быстро к идее для разных классов кажется мы носимся строка цифры вот с числовыми значениями что тебя больше нравится майкл отреклись и опоры пусть пусть усманова снейпу нет давай тогда попробуем отрисовать хотя бы одну строчку вот тут лили через мастер фунг его [музыка] затем влить прибыли вот отлично от рисовалась супер а зачем лист но с лучшим я готов для удобства для того чтобы забрать все кроме последней значение потому что последнего весы по своему значению
00:45:15 - 00:47:13
там бежит информатор попробую просто брать ту листья были работать ну да еще [музыка] это где то что то пока [музыка] давай не будем мелочиться и все сразу от рисуем вцик лес лучше все сделай adria сэмпл и возьми от него кусочек какой-нибудь [музыка] да ну окей у нас получается я украшу я бы сделал бы мой вот так вот но я так понимаю ты уже догадался до что паттерны зависимости от класса нечетко заметный давай маленькая подсказка просто чтобы попросить этой и да смотрю тебя плод он имеет цвет еще отрисовывать
00:46:35 - 00:48:36
давай просто как-нибудь торги там обозначим цвет [музыка] меньше кто вам пользоваться морю плод и есть такой параметр как аллах дал мне нажмите tab и они просто не помню действительно работает он вот и т.п. поэтому прицел jupiter ноутбука не google клапана от упитанных девочкой на последней скобку просто на видео да да вот все обрублено а левую скупку налево виде отлично но до к лору давай наша да наш лейбл просто для удобства переведем какой цвет в этом и заменим на грин там у голубей заменим на буду так далее
00:49:22 - 00:51:12
сделаем да все равно мне важно как эта метка стоит правильно [музыка] да понятно что у нас выделяется наклоном [музыка] сила все попадают ты правильно сказала действительно тут цвет обозначает некоторый паттерн паттерн поведения ауре много ряда и он действительно очевидные это некоторый наклон нашего временного ряда ничего хитрого здесь нет и причем это время реальный кейс который я получал на позицию из сеньорат и снег атлетике некоторые техническое задание где нужно было по временному ряду определить лейбл
00:50:30 - 00:51:54
и и лейбл очень сильно коррелировала с тем какой у нас есть наклон хорошо но это не единственная проблема то есть ты it on the water изгнал что тут зашита давай построим модельку и попробую сделать устойчивая женя вот я бы посоветовал тебе а только попробуйте прессовать как можно больше классов просто может быть получится что-то еще заметит [музыка] сезоне давай вот и согласен что глазами видно что задача стопроцентно решается однозначно ну давай не будем париться прям просто накинем линейку и посмотрим даст она что-то нет
00:51:59 - 00:53:16
[музыка] давай вообще какую задачу решаем задачи классификации ли задачу регрессия [музыка] речка проблему ты не учитываешь у тебя логистической регрессии она у тебя только для бинарных задачи классификации тебя mute фальсификация не нужно ничего правил подать параметры доработала для мульти классификация посмотри вправе подать [музыка] я не давайте упрощу жизнь у нас есть отдельный тест давай я тебе потом еще тестовый выборку и ты просто запеченную на древнем олег проверишь внутри всё я понял тебя ждет тебя в ссылочке
00:53:15 - 00:54:44
нужны только тест применять train a test еще очень хорошо [музыка] причем смотрела посмотрим тоже глазами на тест и попробуем понять а наш тест вообще можно его расспросить его пасти просто еще раз без за изменения не изменяя ячеек таргет это работает но [музыка] понимаем что все-таки можно однозначно решить давай немножко по прикручиваем зеленки конечно похож [музыка] взять какую-то вещь типа разница между минимальным и максимальным значением потому что ну там красный да там поддон это будет около там 0 вот у
00:54:23 - 00:56:06
зеленых урона будет покупаем своего значения и сейчас говорить в профи чем женщин ты хочешь добавить какие-то фичи которые будут улучшать точно хорошая да действительно без свечей эту задачку решить сложнее но ты смотри чисто глобально а чего ты не сделал как когда ты работаешь с численными значениями вообще чему линий к неустойчиво [музыка] можно попробовать этот коллировать с кейлин поможет давай вообще обсудим как ты будешь коллировать слушай я была просто я вот standards келлер я возможно лучше использовать наклонить
00:56:35 - 00:58:09
мин-макс келлер супер обои чему здесь случае использовать на макски до нужного ценам [музыка] продукт все значения не как бы лежат до -60 6-ти чтобы привели как бог единый как в системе да ну понятно ты хочешь перешагнёте будет иметь там значение от нуля до единицы а почему в этой задаче вообще почему при работе с временными рядами а лучше иногда низине скиллинг использовать да но все зависит задача почему исправить метерлинка например mi max с керлинг когда он лучше чем денег но слушаю чтобы у нас такой какой-то полка будет
00:57:28 - 00:59:02
инвести ческое какое-то ощущение что у нас не было каких-то лишних ненужных смещений в значениях вот относительно относительно распределение таких значений а потому есть там в ряде относительных максимальное внимание значений да абсолютно верно если ты используешь станции андерс кили привязываешь для него важно чтобы средняя и из тебя std со временем не менять а если ты используешь мимо песке линк и и более того ты знаешь внимание максимальное значение этого времени тебя временной ряд будет всегда шпили рваться а но
00:58:18 - 00:59:44
однозначно смотри ты уже назвал первая вещь которая действительно помогут тебе хорошо эту задачу решить здесь поднять core и микро до максимума данные и есть тут еще зашит еще 11 давайте сразу скоро тут есть а выброси данных то есть такие значения которые от которых нам нужно отказаться потому что линейка очень стиле чувствительна к некоторым выбросом вот давай попробуем добить до яичке нам осталось от скелет англия и все [музыка] в итоге же остались на том что использование макс тебя до [музыка]
00:59:02 - 01:00:36
[музыка] похоже вопрос [музыка] [музыка] окей клюва смотрю нас подросла и супер плева но смотри все еще не сто процентов вот все еще чуть-чуть не хватает pla давайте сразу подскажу потому что вряд ли мы в рамках собеседования этого догадаемся а есть некоторые выборах и давай я даже скажу выведи есть несколько неправильных примеров вот как мы знаем whenever грейс очень чувствительна к и противоречий в данных вот поэтому попробую найти их я бы например попробовал отрисовать поочередно все класса и посмотреть нет
01:00:20 - 01:01:56
ли там противоречивых по соответственно могу это в общем-то и на тесте победила вышел еще до но в тесте не факт что у тебя есть неправильные образцы здесь если ты видишься но тебе же важно фетиса на правильных данных [музыка] давай просто дать ему пару печать как ты сказал ты глазками видел как выглядит временные ряды давай просто что-нибудь дакини мы попробуем поднять score у меня идея была взять отвесную разницу между минимальным и максимальным значением поплыл понятно сейчас уже у нас бессмысленно короче брать
01:01:51 - 01:03:23
эти свежие максимальным и минимальным значением этом месте в ряде потому что не так но почему идея хорошая идея хорошие смотрит для конкретно этого класса может быть это не сработает но для других вполне себе сработает я бы даже сделал бы так чуть адама до защитил я бы даже немножко получил твою идею взял просто бы разницу между концами временного ряда если у него есть тренд по ты будешь точно ловить некоторые значения ну да понятны и свободами и монотонной когда на всем такое что мнение не всегда о
01:02:44 - 01:04:05
с 2-мя кинем deficit посмотрим поднимать или score mute [музыка] ну потому что вот эта фича твоя она может быть веселье дает природного на может быть информативнее но она за то что не адски или на насильно перетягивает свою сторону я выискивал тоже но звуки обрабатывает проведем эксперимент вас затем [музыка] ладно значит это не самое удачное твича ну может быть еще присмотреть такая была от проблем что когда ты покидаешь а ты че линейки она не умеет их тикать если вы то логистическая регрессе когда интеллектуализация может быть она
01:03:24 - 01:05:13
умеет ими не информативно печати и вать попробуешь а вон даже [музыка] давая хорошо пропустим мое задание чтобы не затягивать пропустим задачу чтобы дойти до точностью сто процентов окей не получилось дайте внутри есть еще одна проблема давай теперь вот ссылочки тест добавь туда слова bad тест слова тест набор словом торт в ссылке б.м. надо это поменять [музыка] вот супер можешь понять какие испортил этот тест и я взял и тот же тест и чуть-чуть его борту вот но тебе тут повезло вообще я когда тестировала ttc это он показал еще
01:04:26 - 01:06:08
хуже точность но так как здесь ты взял самом начале mi max с кейлин нг то он у тебя не так сильно пострадал давайте с чисто для эксперимента заменим мин-макс killing на стандарт хелен как ты хотел вначале да вот и посмотрим а упадет ли наш и крисси вот которой ты который вот на обед тестер [музыка] что значат эти хочу убрал да и и скелет меня 302 змеи не сделал поэтому тебе не понятно от чего она хуже стало вот давай тогда уже любовь и чего вернем ну или так дальше спроса в сумке попробуй без бед я и просто тест ну то
01:05:24 - 01:06:57
есть чтобы вину понятий чернина просто теста должно быть стать получше по делу вот для супер видишь а просто тот факт что ты стандарт скейлер за меня шуман намин макс хеллер делает твое решение стабильным можешь это как-то интерпретировать его шведской объяснить почему так слушай но все те же самые как бы изначальное предположение о том почему использовать именно адский стоимость или чтобы не было свечение носитель на [музыка] хочу тебя временной ряд он он тебя может быть как угодно располагаться
01:06:13 - 01:07:39
относительно среднего дал но самое главное это то как он на нормирован типа но относительно своих значения но и как он расположен в области нуля до единицы года поэтому чтобы сделать стабилизировать чаще лучи xiaomi макски вот посмотрите вот мы говорим про картинки да я есть опыт с deep лендингам там всегда используют почему-то стандарты yelling вот ну почему там нам важно ну почему мы там мин-макс скиллинг используем если мы тоже знаем всегда что картинка это значение там от 0 до 2 в 55 и и мы всегда можем по идее использовать
01:07:10 - 01:08:29
мин-макс келин вот но почему там используется стандарт келли но слушаем она бы одну как бы исходя из противоположных что номера google значение как бы распределены по относительно относительно и настроение значение относительно нуля то тут действительно ключ и тут нет однозначного ответа а я пробовать и почему то просто сетки десяток это эмпирически мы видим что до них почему-то 100 номер скиллинг лучше это можно там объяснить там прячете сложнее математикой но вопрос хотела послушать твои рассуждения
01:07:49 - 01:09:12
ладно смотри вот эта задача она на самом деле не сложно и она такого уровня john the middle да но тут есть небольшое осложнение я на самом деле не ушка собрал когда сказал что ты задачах пришла в таком виде я ее упростил и там есть некоторое усложнение этой задачи который делает ее уже такой вот стендинг смотри поменяем во всех ссылках напиши перед словом тест train мощь во всех ссылкой допиши слова комплекс но просто чтобы вот и давай обсудим в мы не будем решать просто твой импорт nissan gt-r просто на
01:08:33 - 01:09:55
него посмотрим смотри у него два таргета задача теперь такая помимо классификации тебе нужно еще 2 решить задачу [музыка] регрессе то есть помимо условно наклона тебе еще на определить силу наклона но на самом деле там не зашифрован mission и наклона там некий другой параметр отражающую некоторые водам паттерна вы внутри этого временного ряда вот поэтому давать части теоретически как бы ты решал эту задачу использовать все туже и линейную регрессию вот теперь у тебя есть два таргета тебе одновременно нужно и
01:09:15 - 01:10:34
классификацию сделать и или грязь и хорошо [музыка] для этой модели [музыка] как самый такой новость мы приехали можно две модели и каждую защитить на свой танкист хоккей но тогда мы теряем информацию о связи этих танков мы не можем тогда в случае двух моделей вот если это ты пошутить или решать дестрой земли независимой модели а как решить эту задачу с помощью одной модели так час прошел можете тоже те же единички двойки-тройки давайте наверно практиками единственную задачу решать но смысле одновременно задачи
01:09:55 - 01:11:32
одновременно решение перегрызли [музыка] отжиг detection ну слушай но тот же вопрос в том что хотим сейчас использовать по жилью до что у нас там лоза разные loss на 1 выходы там на то есть там вас на пути к типам регрессию помните боуи бокса падая на тебе запутал этим вопросом этим к этой подсказкой на самом деле это тоже правильно ягулечка как и заветы и случае картинки я имел ввиду чуть другую идею что мы когда я решаю задачу там допустим регрессия используя таргет которые мы предсказали мы можем просто
01:10:59 - 01:12:29
подбирать а второй торги так чтобы в общем если у тебя какие-то идеи как это можно было сделать в одну модель а если у тини не найдется каких-то я просто расскажу как бы я ее решал и как можно и как ее люди ариша старшему кажется что но как похожие много [музыка] можно действительно попробовать объединить статья об этой идее не думал можно попробовать ненавидели единой таргет а потом его как то декомпозировать [музыка] она не будем взорваться и ну тут вообще тут выглядит так что ну то есть он все
01:11:58 - 01:13:19
штука чтоб был как бы тот же таргет как бы 100 и остался но в том плане что но на самом-то деле все та же задача к дефекации модерна сильно это как ну ладно относительно этого конкретном как добиться туда то есть что я просто определил трети класса говорю -11 короче понятное дело что это не решают как бы изначально как бы постановку задачи что одной моделью смысл этом мистическое даси решать одновременно и не задачу классификации задачу не задачу рибера язь и если мы могли бы строить когда два носа вот то
01:13:16 - 01:14:47
можно было попытаться как бы это решать хотя бы там на уровне ну наверное это не очень как у прошу вот нет наверно если если мы говорили про de fleur то действительно накидываешь 2 lose it is 1 мы по сути одной моделью то есть из одного из одного признака во пространство решаешь две задачи одновременно супер подход вот но нет ни дипломов да я тебе ноги руки и сказал использовать только логистическую поэтому вот задача нас постоянно усложняется но на самом деле у него выход есть вот еще подумаешь да еще
01:14:03 - 01:15:24
подумаю дойдя до корочки со мной тебе пишу очень простой и кейса из реального мира и пей мне кажется иногда еще чуть упростим смотри я покупатель я хочу купить одежду определенного размера и вот у тебя скопилось история где кто купил какой размер а ну купил там футболку покупает там 40 там 48 50 размера и удивись историк по пользователю какой он размер купил но одного размера тебя недостаточно суп сказать к спешно эта покупка или нет ты можешь посмотреть на фидбэк да например позитивный отзыв или негативный там
01:14:43 - 01:16:08
человек написал тебя получается 2 торги по сути у тебя есть понравился не понравится да и у тебя еще есть says размер который ты патриот который ты прячешься например хотел бы человеку посоветовать вот и представьте вот эти данные да у тебя ну и и всевозможные история про пользователя есть размер которую купил это регрессия и есть информация понравилось не понравилось вот если вот такой задача как бы ты подбирал размер что ты хочешь чтобы пользователь какой фидбэк нсл позитивные линейки сломал позитивной
01:15:26 - 01:16:46
значит и какой подбираешь размер на но тот же по сути как мы опять же вниз кинг оба моделям большому счету ну то есть я подбираю размер позитивных то есть совершенно на чём можно решать задачи регрессии да ты выбираешь убирайся размером чего ну твою модель подаешь ведь ты перебираешь размеры подаешь находишь такой который максимизирует а таргет единички например ну то есть там будет позитивный то что он отдаст тебе позитивный фидбэк и позитив ей все время работы с одной моделью и и чем красота этого метода то
01:16:08 - 01:17:34
что ты когда модель фетиш а она исторических данных ты можешь видеть на этих данных которые у нее еще нет то есть ты обучаешь модель предсказывает отзыв + или мимо внутрь позитивный фидбэк более активно используя размер купленного купленного на купленной одежды здесь информация которая у тебя нет на время покупки но ты используешь эту информацию в модели ты и обучаешь и когда человек приходит ты просто этот параметр перебираешь так чтобы 2 таргет максимизировать и в этом а всё время но мы рядом нужно было делать
01:16:55 - 01:18:07
так же ты не тебе смотри конопли сказал тарик и ты просто максимизирует перебираешь 2 итоге так чтобы 1 торги был максимально играя этот указатель с ней нужно раз в жизни встретиться чтобы понимать как ее решать но она эти проявил если вот и конец когда встретишься то ты уже будешь знать как решать потому что а есть такая задача очень популярная вот листиками дашки она рекомендательное стима есть система сайта рекомендующего это когда ты помимо товары нужен еще посоветовать ему размер или что там по какой-то какую-то регресс
01:17:34 - 01:18:46
так вот лет решается в одну модель и решается очень хорошо и без какого-то или вообще де пленка то есть просто не знаю что ты хочешь максимизировать и я хотел в этой задаче услышать от тебя но может быть есть неудачные может быть вот но я хотел слышать что ты хочешь массами тировать вероятность класса который ты предсказал моделью ладно давай тогда немножко пару последних теоретических вопросов к будем заканчивать на сегодня смотри мы поговорили про то что вот мы задачку где нужно было что-то максимизировать
01:18:09 - 01:19:16
подбирая параметры вот означает ты что-то про метод максимизации правдоподобия стандартно как бы история про то что тип почему мы там в каком теперь негде используем том круз утопию ему что изначально мы решаем не загни как он там не связанную задачу там скорость энтропии какое туда на о то есть мы изначально решаем задачу максимизации правдоподобия но вот комментируя там курс энтропии мы максимизируем труда подобие поэтому это правда по трубе [музыка] вероятность того что наш там экземпляром вы будете будет
01:18:43 - 01:20:28
равен нужному классу при условии но при при условии текущую при его существование и вот существование другими словами это ты там оптимизирующий вероятность своих данных получить эти вещи дают очень простой пример когда-то который сразу включает ну дает интуитивное понимание а ммп это когда вот происходит какое-то событие например ты выходишь на улицу и видишь там прохожего и у тебя есть и ты делаешь два предположения первое что этот прохожий допустим ты решил допустим в конкретный день в понедельник в десять
01:19:36 - 01:21:10
предположение что человек уходит а только по понедельника и поэтому ты его сегодня увидел а или удивить предположение shit человек здесь каждый день ходит и метод максимального максимального правдоподобия говорит что ты выбираешь на тот вариант который максимально вероятно ее скорее всего для тебя максимальная вероятность что человек здесь каждый день ходит вот да она по сути если мы говорим о есть еще такая математическая задача когда ты пытаешься параметр распределения подбирать ты подбирающих так чтобы
01:20:32 - 01:21:34
этот твоего распределение которое видишь в но мило максимальную вероятность вот то есть приоритеты монетку покидаешь этом где сейчас я носить разные выпадает там орлом то скорее всего вероятность при делении обернули да у тебя о вероятности по 05 что она выпадет либо рyлон или горячка и тогда ты говорит что вероятность этого события она очень низкая ты делаешь выбор в пользу того что мы не как она при этом смещенное слова вот в общем ты пытаешься подобрать или параметры чтобы максимизировать вы фактически данные
01:21:02 - 01:22:17
сложно несколько раз объяснимо я думаю что ты разве не понял вот а почему задала вопрос это такое один из типичных вопросов я уверен что на практике он почти ей не каротин прижался но в культуре там собеседование его часто спрашиваем вот хорошо давайте тогда последний вопрос и я не буду идти берусь сильно задерживать расскажи про bootstrap что ты знаешь первое что приходит на голову вот [музыка] правильным forest [музыка] всем как он обучается то есть ну если правильно конечно я имею нее нет ни не
01:21:41 - 01:23:09
backing и пусть они boosting анимешка другую историю а быть strap как метод сейчас и они-то на кажется если ты пропустил а по выбору выборки при обучении каждого отдельного дерево шлангами ну то есть страх приходит ранфорс в качестве алгоритма то есть для [музыка] настроения каждого дерева убираем там случайно там подборку случайную пункту выборг и чей вот и строй модели их там [музыка] предсказанием среди но для более сложного боль более более мощного предсказатель на алгоритма да действительно так
01:22:26 - 01:24:21
вот но здесь он типа почему здесь они становятся более мощный новится здесь более быстрый не более мощный более но более мощно с точки зрения сказать или способностей чем относительно каждого отдельного бы дерево да мы тут уже не потому что bootstrap а потому что здесь есть усреднения по большому количеству предикторов тут две истории а я впрочем раза которыми если бы у нее была bootstrap а ну да там есть еще конечно для случайности потому как что те данные в избираются на кусочки к ней на каждому
01:23:30 - 01:24:46
учиться свой предиктор есть в этом смысле некая диверсификации модели вот я я вопрос просто дал совсем в простом русские в проекции на например на обед с ты что такое bootstrap и пилки я принимаю твою ответ но я хотел слышать про вас совсем простую версию что это когда ты из данных берешь кусочек и какой-то внутри гун ну понятно что она издана беру кусочек дрожала земля я не сомневался что ты знаешь как у быстром а как его можно использовать например если долго в тестах в общем очень часто в тестах в контексте абэ
01:24:15 - 01:25:27
тестов звучит слово как они используют [музыка] волшебницы в контексте вот это вот такой постановке что он мы берем кусочек выборки но мы берем кусочек уборки с 1 спас пользователи а вот котором но если говорить относительно там применение модели да то есть по которую мы как бы используем применение применяем наши модели и выборку какой-то которую другой кусочек которых не применяем наши модели и проводим исследование их распределение и с постановкой гипотезы и смотрим чего получается то есть в целом
01:24:51 - 01:26:28
солнеч что-то похожее но можно было прямо все просто что bootstrap использует для того чтобы повысить чувствительность какого-то критерия хотим самым а если ты увеличиваешь а чувствительность какой-то критерий отбора эти тесты скорее всего принял знаешь если ты можешь обличить в чувствительность вот и при а при тех же при прочих равных за меньшее количество экспериментов докажет что уже гипотез я хотел уже принесли свести к этому вот дальше и аришка скажу что мы снимаем же вечером и уже оба устали поэтому скорее
01:25:49 - 01:27:06
отвечать на такие вопросы становятся вдвойне сложно хорошо тогда все то по секциям и смотри туда была длинная история секция имели было из двух частей первая это когда мы даем а просто модель ему временной ряд ну табличку с адресатом из временных рядов и лейблами которую нужно было предсказать в целом я считаю что задачу можно было решить а стопроцентной точностью это было проверено что нужно было сделать а вот уже было пройти по простым шагам то есть адский лить ряды тут есть нюансы про него позже скажу
01:26:29 - 01:27:55
выбора отбросить выбросы но как мы с ним выяснили в этом даже с эти по ошибке их не было поэтому они особенно и вообще не влияли дальше нужно было сидеть несколько признаков чтобы беды bring рядов были сильнее различимы по тракту вот потому что там а если посмотреть на картинке который рисовал то временной ряд он вначале шоу такой учитель не и прямой линии а под конец и его начинало колбасить это говорило о том что там них типа не наливать дисперсии поэтому я из-за того что есть некий шум в этих
01:27:11 - 01:28:34
умных людях они однозначно не классифицировались но можно было вот этот кусок временного ряда то есть вторую часть признаком а можно было отбросить и вообще по первым 10 признакам можно было уже хотя бы разницу между началом и и 10 до днем временного ряда чтобы они считались хорошо он делал чуть чуть иначе он пробовалась гее признак разница между первым и последним и а днем года это тоже работал но как я объяснил из того что есть ты шум а вот этот признак он не давал однозначно разделить временные
01:27:53 - 01:29:07
ряды подарки вот это первое дальше мы с ним еще поговорили про то какой скиллинг нужно было использовать и мы показали что если использовать обычный стандарт skellington не очень стабильный кусочку когда у тебя в данных есть shift напрягитесь у тебя временной ряд со временем там сдвинулся то твой stenders келиан когда при от нормируют временные ряды у тебя этот стандарт healing будет ли они достаточно нормировать но он будет не он не будет приводить как к среднему значение 0 вот поэтому тут мы прям хорошо увидели разницу между
01:28:29 - 01:29:57
mi max хилингом и стандарт келинга вот в этой задача для обычного теста андарз кем не подходил но для для шифрованного mi max макс кевин показывала более точность вот а но он видимо к этому моменту они не чувствовал разницы между видами скиллингов вот я ещё не говорю про осетии робу спиллинге вот у них мы даже не дошли вот как то так ну вот но в целом если считать процентов то есть на 80 процентов он задачи вот решил видно было что на на практике очень много пишет года потому что то есть если там что-то
01:29:13 - 01:30:40
я комментировал кто по ходу кода он очень быстро ориентировался записывал и шел дальше она замечание от наверно по стандартизации нормализации да теперь вторая часть обрезай чё то есть вот то что мы обсудили это такой простой я просто сто кейсы мы его засчитываем вот во второй задачи уже было интересно есть во 2 2 во второй части уже было нестандартная задача то есть у этих временах временных рядов уже был не один торги то 2 когда называешь можно было решать можно было одним кардит использовать как признак при обучении
01:29:59 - 01:31:21
вот а когда мы делали prediction мы просто перебирали а этот признак так чтобы предсказанный класс имел максимальную вероятность в случае бинарной классификации там совсем просто вот в случае с multi-way был конфискации мы решаем мы могли делать что-то похожее просто предсказывали 1 класс пройти все вот и таким образом но эту задачку можно легко решить и простой пример где задача с двумя таргитая хорошо себя показывает это когда мы пытаемся пользователю на сайте посоветовать какой размер одежды ему купить то есть мы
01:30:42 - 01:32:07
заранее не знаем пользователь будет доволен покупкой или нет мы подбираем says дом размер покупки одежды такой чтобы вот это вот метка торги так там будет человек доволен или нет было максимально то есть давала максимальные и минимальные значения вот примерно так можно было ее решить причем используя всего одну модель давай теперь ванин перейдем к резюме в принципе понравилось оформление резюме то есть достаточно всё структурировано понятно вот так же соответственно все на английском skills and присутствует также
01:31:24 - 01:32:56
очень и очень хорошо отмечу профессиональный опыт оформлен то есть есть во первых можем назвать их так танец темпы на работает также позиция и принципе что было сделано вот так же про языке вот что касаемо недочетов я лично не вижу здесь первое да это соответственно каких-либо ссылок например на git hop до вначале в шапке резюме также не совсем понятно про образование видно что почта имеет домен на физтех . еду что говорит о принадлежности к московского физико-технического института однако нету информации в
01:32:10 - 01:33:46
резюме о том соответственно где ты учился какой факультет какая специализация какая у тебя степень бакалавра или магистра плюсом является тот факт что она тебе страничная дату достаточно компактно все изложено то есть принципе можно чуть-чуть уменьшить именно блок professional experience a и между просто визуально и например добавить сюда параллельно например информацию о то есть в твоем соответственно образование круто как я сказал ранее the skill set a profile в принципе тоже классные хотелось бы
01:32:58 - 01:34:19
тогда если ты выкладываешь тупи топ-100 busters про он наверно тоже хотелось бы ссылку то здесь сделать кликабельна пример сайт был спрос на это верно только сами мое введение саша если у тебя январе классно резюме вот на что я обычно обращая внимание во первых ну возможно в этом случае это простительно но у тебя например в нет названия позиции на которую ты поддаешься да у тебя видно что-то там allied дата-сайентистов a senior асов инженер вот но практика это добавить кто-то эти потому что ты там это со ин терес ты там и
01:33:39 - 01:35:05
машинку channel там просто ли сеньор сухо и нет это более общая просто хотя бы под именем под именем ok дальше что мне очень понравилось это прям сильно подкупает то что ты сам посчитал и написала что ты асов инженер асу и там десятилетним опытом то есть это сразу мне экономит время чтобы я не считал по хронике сколько где ты отработал ты сразу пишешь вот я десять лет типа в индустрии все классно сразу понятно что тебя там уже как меньше надо просолить потому что у тебя какой большой опыт и а мне остается только там
01:34:26 - 01:35:46
смотреть действительно ли там парк по каким-нибудь тегом [музыка] соответствуешь там если допустим я на вакансию celestia еще смотрю если у тебя опыт себе какой он сколько и все и дальше зову тебя на собеседовании вот все больше мне особо придраться не к чему вот в отделе при что пил пишет что ты часто племена ешь участвующего в чемпионатах это клык в целом если говорить с позиции информативности и краткости у тебя прям там червинии 10 из 10 то есть очень падки последний момент и это то как у тебя
01:35:07 - 01:36:37
описано опыт под позицией это отдельный плюс то что ты пишешь а пища во первых что-то делал ты пишешь это ключевыми словами это то что на там то что обычно на слуху и ты туда же использующие вещи типа а например а не то что ты просто рекомендациями работы что пишет что-то еще и там они рон коммент решал то есть как то еще подчеркивающая что ты методами который ты использовал вот все это все что я хотел сказать окно целом что могут сказать что все-таки навыки анализа данных вообще специалисты они конечно не определяется только тем
01:35:51 - 01:37:16
как человек строит модель это конечно набор целый набор навыков которые которые мы сожалению все они успели там проверить до в рамках одного часа вот ну то что мы успели проверить проверить и целом можно сказать что не очень успешно и собеседование можно было на самом деле выступить лучше вот но тут я скажу еще нюанс что а ваня пришел к нам на собеседования через час после того как мы на него позвали то есть он еще не готовился то есть мы его кровоток с улицы взяли беседовали и вот для такого уровня вообще все отлично
01:36:36 - 01:37:54
обои смотрели действительно человек практически без подготовки собрался бой прям очень быстро хотел все сделать есть некоторые замечания например с резюме связаны из за того что он действительно спешил и хотел как попасть на собеседование однако есть моменты то есть из за того что мы ожидали соответственно собеседник под сеньора и поэтому подготовили задачи максимально сложной максимально с изюминкой в целом можно сказать что он с ними справился но не на сто процентов то есть поэтому все-таки действительно
01:37:16 - 01:38:30
из-за большого количества этих маленьких минус автор недочет здесь не дальше я тоже с тобой соглашусь считаю что они очень успешно прошла наш собеседник
так на сегодня очередное собеседование на позицию на это сайнс сегодня мы поднимаем уровень и сегодня мы будем задавать вопросы уже на уровень а синьор на этот сайт и сегодня у нас в гостях качестве со беседуем ago иван иван давай начнем с того чтобы я ты рассказать немножко себе кого-то потом мы с андреем по задумке вопросы по но программирование на поэтому на искре на написании запросов поговорим про классическим и а именно дадим тебе практический кейс в котором тебе нужен будет решить задачку а сегодня мы
00:00:00 - 00:01:26
разберем задача на временные ряды вот это будет и не совсем классификация не совсем регрессия будет некая смесь вот хорошо давай тогда тебе слово расскажи про свой опыт во всем привет меня зовут иван ну что там недолго прячу то есть 20 получается крайние 3 года работаю с бери вот разными задачами занимался всякими возможными вот были задачи там на анализ текстов на каких построение pipeline от типа топик моделями дано только свои годом по анализу но как мог разбиение по созданию топиков переписок с клиентов для
00:00:45 - 00:02:39
такой курс 3 зации бизнес-процессов в которых эти клиенты общаются чтобы авторизовать или делить на сущности для последующего анализа были задач анализа выявлении аномалий брелок рядах до всяких финансовых данных делали такой сервис для наших внутренних финансовых отделах которые выкидывал alert и там разные по временным по их временным брэдом таинством какие дни были какие то там расходы которые как бы отклоняется от природы с выделением были также задачи с связаны с анализом финансовых документов вот тоже делали
00:01:44 - 00:03:32
сервис папа анализ документов то есть там и классификации текста было и выявление новых сущностей а вот ты про пастеризацию сказал на что вы разбивали этапе текста на то такие насколько успешно есть насколько реально получалось разбить запросы сквозь передавать их самая важная получается себе потом из этого чтобы вытащить какое-то без используем слушаю но на самом деле трудно было бы оценить а вот то есть с этим потом занимались как бы аналитики которому когда вы давали результат то есть периодически у них там
00:02:41 - 00:04:14
возникали короче вопрос почему на что было достаточно трудно ответить произошло они пробовали разметьте данные а потом но потом накинуть и же просто какой-то классификацию то есть насколько это было несколько здравый смысл в том что много разных источников с разных как бы природы ну в том плане что то есть источник это там типа ни один два атома это ну там десятки грубости для каждого источника размечать ну то есть там даже для одного источника как бы разметить это уже вопрос не к тому что мы жены если допустим разметить
00:03:26 - 00:04:51
сложим это может багор боится семьи суп ивасик определенным чтобы подмешать часть данных которые не размечены на новые и плюс немножко добавить разметки ну и я понял там видимо задача было бы сложнее пришла вот по временным ребят из козлов такого как бы полуавтоматического pipelines выплевываю ним аналитиков до последующего анализа работают вот поэтому то есть для каждого там источника сделать разметку максимально максимально долго отстроили времени с типами задач который от решала понятно какой самого твой успешно весь который
00:04:16 - 00:05:42
ты считаешь на которых это может быть от этого провел или которым я занимаюсь [музыка] модели рекомендации определенных покупок клиентам по транзакционных данных надо есть модель которая предсказывает будет ли совершенным клиентам покупка там определенной покупка там продуктов или заправка там известно на следующий день вот по крайней дать и на которой имеются данные чтобы вот вы видите таких клиентов у которых кадр у которых покупку может быть совершена и чтобы потом рисовать всякие кампуш и смски предложения и
00:05:05 - 00:06:39
если кратко как это задач решается то есть классические вытаскиваются признаки кидается в модельку или вас есть какие то там и жмите графова и модели . чтобы умнее не руке это вы совершалось задачи до сначала классическим вариантом вот по поводу что взять табличку эти данные сформировать фичи ну вот какие то запихнуть это все обучаться у нас определенный busting вот и им давать эти предсказания вот я конкретно делал другой вариант модели использованию нейронах ну то есть эвристику заключалась в том
00:05:58 - 00:07:22
что попробовать модели которые анализируют работают с потоком данных как с потоком данных и что как бы из этого получится но от этого как бы на самом деле плюс то есть на самом ну такие положительные в том плане что там при процессе на как бы намного проще получается много писем практически не на грудь джим и по сути это когда перекладка данных необходимый формат плюс multiline из коробки практически а вот который который ничего не стоит а те между мульти лейбл и бусинками сюда тебя вы используйте как будет до
00:06:45 - 00:08:20
которого можно использовать как распределенный быстрым ну до сих о можно войду в монтаже тоже проверяется ну раз все решается стандарт строение [музыка] я понял а ты получается то есть это менеджер или сам реализовал реализован собирал данные формировал умерла на необходимом формате для обучения нейронов плотно потому что неопределенный какой формат входных данных вот и формировал сет разбивала на куски то есть обучал им коронку модель обычно таким таким же обычным способом как обычно обещают не
00:07:33 - 00:09:15
рамки без всяких настроек там выхода модели распределенного сформировал того доцент разбил его на куски чтобы можно было по частям ну позиционировал по частям подавать и обучаются все дела чтобы этот память когда вырезал при обучении и проводила анализ разных моделей из разных вариантов архитектур координации печей там признаков и вот сейчас занимаюсь людям наш наш формат продакшна с нашим трубой но я кратко я понял хорошо фидбэк собственно начнем с по кусочно начнем с того как кандидат представился в целом
00:08:37 - 00:10:22
было видно что кандидат с опытом он на ему есть что рассказать он перечислил там серию проекта которые занимаются и которыми занимался вот чего мне немножко не хватило это то что когда он рассказывал проект проект он не всегда начинал с идеи с цели проекта зачем она была нужна имею в виду с точки зрения какого-то бизнеса но при этом он достаточно подробно описывал как он кабинета пробует мешали что там было ободку фото видно что он делал и он часто рассказывал что он делал сам проект то есть какая была его роль в
00:09:36 - 00:10:53
этой задаче с этой точки зрения все супер вот единственное что немножко не хватило стук туры на можно было например начать с топ 3 самых лучших кейсов не рассказывать вообще про все рассказать про самые такие продающие может быть его вот и последнее eanes то что он говорит без остановки это говорит нам что скрыть ему очень много что есть сказать вот просто в рамках там эти 10 минут мы там все не успели послушайте пришли к секции вопросов давайте тогда пойдем чуть дальше давай начинать вперед комплект практической
00:10:15 - 00:11:38
части смотрю на секцию с питоном из кириллин берете себе андрей привет вами традиционно действительно рубрику так связанную с проверкой hard скилов начинаю я туда сегодня мы попробуем попробуем разобраться сказал тайна некоторых частях связанных с со структурой питона w углубленные попробуем решить одну практическую задачу бетон и соответственно две задачи на таски первая задача на структуру словарей и она заключается в том что у меня есть несколько переменных на то есть abcd и вот и вопрос заключается достаточно простом не скажем
00:10:56 - 00:12:36
так моменте какие из них можно использовать в качестве ключа с говоря какие нет ну понятно дело что переменную b нельзя использовать в качестве ключа строго теория потому что типу лист болт вот и собственно будет ошибка при использовании такого ключа от ну переменной c можно использовать вот и и окей соседству нас остается словари с и класс вот с примером с не меня вопрос насчет того можно использовать или нет вот смотри давай немножко углубимся в теорию нужно дочька по сути на теорию да то есть ты сказал вот когда
00:11:47 - 00:13:50
рассматривали ст и соответственно кортеж ты упомянул так называемые хэш вот соответственно давай поговорим об этом то есть когда такое требование на соответственно ключ словаря накладывает изменять то есть тип данных был неизменяемый да это верно и [музыка] ну исходя из такого если исходить из такого да то есть то словарь мы подъедем и и словари и сет тоже можно было поменять изменить его структуры добавить ну и соответственно поменять параметры в классе тоже не можем окей исходить из этого когда
00:12:57 - 00:14:41
тогда только переменная c дает под ключ так у смотри давай прокомментирует действительно требования достаточно простой что типу быть неизменяемый до такой как string например и нет и так далее вот совет на сразу отсекаем получается 10 мин словари и что касаемо списка он тоже является изменяемым поэтому он тоже отцветает остается кортеж который является не изменим тип данных и может быть использован в качестве ключа словаря остается вопрос по соответственно классу здесь ответ что его можно использовать но здесь есть
00:13:55 - 00:15:23
некоторая головка дело в том что до того до версии питона 37 в данный класс еще надо было прописать метод два нижних подчёркивание хэш два нижних подчеркивать и еще метод который сравнивать то есть два не потерпит и не ум и два нижних подчеркиваний которые как раз и вводят в функциях широва не то есть требование должно быть что соответственно наше назначение в качестве ключа должно быть хаширамы мы не изменяем то есть когда мы воздаем инициализирую объект класса нас еще должны быть у него реализовывать
00:14:39 - 00:15:48
момент так вот особенность заключается в том что после питона 37 эта штука принципе является необязательной ты нас должна внутри соответственно данная переменная быть широва она здесь как ты понимаешь является хэшировать поэтому не можно использовать вот давайте перейдём к следующей задаче киана достаточно не назвал ни задачкой известная те что-то pro logic функции но функции которые использование ну какая их основная цель например случае я использую пример от периодически on time используем их какая основная функция
00:15:14 - 00:16:43
новое том чтобы применить их выполняем и там куску кода у снаряда действительно ты правильно говоришь что самый популярный этот time its до которая использует по сути время прогоняет время это действительно достаточно популярна также часто используется брв и денег so i doch это функция которая с помощью которой можно посмотреть spears мир файла вот поэтому вопрос достаточно простой вот у нас есть создание вложенного списка достаточно большого до миллиарда значений и вот нам надо посчитать скорость заполнения
00:16:07 - 00:17:25
данного списка но почему то данный код не работ может ли ты сказать чем причина случайно не знаю мне кажется что [музыка] помню он должен смотри это да действительно правильный ответ потому что когда у нас чудесного данная структура то она по сути использую применять функцию таймень одной строчки делать если у нас несколько строчек что можно делать то есть он как было ранее то есть это дает правильный ответ не зря тогда она соответственно всю клетку если мы рассматриваем 3g питер ноутбука на исполнился тайника секунд на это верно
00:16:46 - 00:18:17
давай с тобой тогда перейдём уже к боевой задачки на питон на заключается в написании функци которая на вход получает некоторую строку и возвращает число перестановок из данной строки без повторений то есть вот пример ввода у нас есть например строка 1 цент все вряд возможные комбинации без повторений тоже нас представлены и тогда у нас получается что результатом функции должно вывода функций должно быть число 6 да давай построим цель формате ты попробуешь описать некоторые алгоритму и мы чтобы
00:17:37 - 00:19:00
не затягивать да то есть не обязательно будем доводить до конца заначку просто алгоритмически попробуем хотя бы и решите иным сайт некоторые хотя бы похожий на реальный код доводить до конца задач смысл так как такового нету хорошо так но в голову изначальным приходит документам force что им там с перебором возможно состояний вам кажется это вы не самый оптимальный вариант с того что можно было бы сделать сжатым под перебором подразумеваешь может быть и переборы но каким образом под перебором смысле что у
00:18:19 - 00:19:49
менять позиции вот и завести там какую-нибудь структуру вот который бы мы добавляли до какого-то момента смотреть сколько там в итоге находится элементов но как из способов давай дадим 9 минут и что ты подумал и мы пока тебе не будем трогать попробуйте реализовать [музыка] такой не смотри я могу тянуть подсказку небольшую возможно на ведется на некоторую мысль дело в том что здесь можно посчитать с помощью математической статистики и между количество количество установок ну как но смотри мы можем посчитать с помощью
00:19:13 - 00:21:02
статистике количество перестановок а потом точно также можем уже посчитать количество уникальных ну и плюс не забываешь что для упрощения функций чтобы не высчитывать все подряд можно еще какие-то граничные условия использовать то есть взялись тимербаев а это три так далее которые упростят работу функциями его ну к примеру когда у нас строка стоит знал элемента сколько перестановок мы можем получить то есть это уже как минимум обращают можно в принципе ну без статистики и без формулы можно попробовать просто питоном
00:20:25 - 00:21:48
перебрать все варианты посчитать длину вот такой тоже способ есть я думаю что вы можете с помощью рекурсии реализовать вот но либо как подсказал андрей просто в тупую посчитать зная только что-то из статистики мои [музыка] нужна пустая строка позже он давай для простоты принципе можем оставить что она всегда не стоит но скушна ok прошло хорошо количество перестановок после нет пера проще что планше пока не мог использовать но есть у нас сколькими вариантами один вариант можно выбрать ситом из трех вот
00:21:11 - 00:22:44
но что чтобы у нас 6 получилось . сколько 2 вариант выбрать из трех чтобы получился 6 от а до форма ушел 600 звучит не относительно проще достаточно подобное происходит давайте пнём эту задачу ладно здесь действительно можно попробовать как-то агрессивно можно очень элегантное решение с помощью перестановок то есть основная суть основное количество уникальное значение посчитать в строке то есть если оао bc это уже другой там уже перестановки они уникальны и так далее то есть действительно рекомендуем досуге
00:22:38 - 00:24:09
и попробовать решить хорошо давай папе тонна тогда поговорим первая секция была на питон и с первыми двумя простыми задачами как мне показалось ему достаточно лихо справился да смотри мы изначально была поговорили про словари он сразу вспомнил его неизменяемых типы данных то есть это сразу отцу и словари и сет загвоздка была только с классом но в принципе достаточно редко встречается поэтому ничего страшного если он это сколь и не вспомнил о принципе освежить память и не достаточно достаточно нужно я считаю
00:23:38 - 00:25:12
вещь что касаемо 2 задачи дату вторая задача была просто на понимание вообще как работать в ноутбуках magic функциями он назвал основные функции котором работает тайны вот лисавета нашел ошибку в исполнении здесь то есть видно что он с ним работал но при этому как бы мне показалось что на этому проще она не подозревал что ответ может быть очень простым и кривая немножко да согласен же вопросом был простой вот на следующие задачки я так понял у нас была проблема то есть была слепая картина что принципе за
00:24:26 - 00:26:04
дальше она такая немножко с хитростью акита заключается в том что на статочно она скажу так требует под собой еще некоторых сразу и знаний не про статистику дадут про количество например и выборок так далее про вероятность какого-то события то есть эта задача решается очень элегантно если посчитать количество выборок статистически на основе нашей выбор на эти количество уникальных элементов и дальше с помощью факториалов просто посчитать цена решаются очень были впрочем эффективны как по времени так и
00:25:14 - 00:26:27
по памяти об этом надо скажем так сообразить вот соответственно ваня сразу не сообразил но предложил решение перебором но не спутать не очень красиво и не очень скажем так эффективны номер у больше чем уверен что он без проблем бы справился то есть хотя бы на примере соответственно строчки из трех элементов она бы работала и не сяду что на большие значения при курьере курс обработала хуже и это была бы уже сложнее это выше на большие свойствах это бы работал в лекарства вы гораздо хуже потому что
00:25:50 - 00:27:18
макс цель-то у нас бы считать создаст на количество количество считается достаточно просты и стич стоило возможному начали сказать что вообще говоря если бы он хотя просто не помнил формулу то никто не мешал ему загуглить да он мог легко обратиться к мир никому моя надолго относится ним об этом сказать то есть возможно он и же не знал где посмотреть или что загуглить поэтому но этой задачи ким и как бы его не спать на самом деле изначально была идея писать им факториал но потом потому что возможно он
00:26:34 - 00:27:58
додумается сам отдавай тогда перейдем к гель и начнем с такой задачки вот у нас есть вся секунду у нас есть некоторая таблицы и пол которая представляет собой информацию о человеке на где есть колонка иди человека имя фамилия и отчество и нам надо в данной таблице вывести полное имя человека в качестве стал some fun и то есть у нас есть этой информации нам просто надо собрать воедино в одно значение ну вопрос наверное на [музыка] знаний там функции успели который делает ну я сейчас не вспомню если наверняка
00:27:24 - 00:29:10
это чисто что она как бы есть вот ну то есть я сжимаю что здесь там должно быть поэтом функция там не знаю в которую можно передать там сеть параметр мне в принципе запрос правильный действительно осталось только по сути написать эту функцию на давай не буду ну что это система как у встроенной функции можно вот так и главное не забывать было про пробел а потому что без пробелов у нас выступает качестве разделителя можно принципе просто каждый без встроенных функций так хорошо ладно давай то перейдем ты скажи ты знаешь
00:28:42 - 00:30:26
оконной функции логику хорошо то соответственно давай дадим интересную задачку смотри у нас есть табличка которая представляет собой именно людей на и их веса нам надо посчитать среднее значение веса человека с человеком который вместе в группе с человеком который был до него в таблице и после то есть в нашем случае у нас есть пример брать чарли весь 60 так как он первый у нас оценивается не по двум людям а по 3 когда берется средняя с энди 55 далее для инди уже высчитывается среднее как средние по а чарли энтеббе
00:30:01 - 00:31:45
алексу по лицу как энди алексей синди и посильнее как среднее между алекс и синди хотелось бы увидеть цивилизацию такого запроса муки полк вошел хорошо [музыка] средний дом средний вес [музыка] смотри нет еще раз средний вес надо взять по по сути согнал 3 человек ну то есть для каждого человека это будет среднее между его весом средний человек который до него был в таблице и после очевидно что человека долл а для первого нету поэтому надо покупать и из последним тоже сама слушал от скользящей средней
00:30:52 - 00:32:44
история да здесь пользоваться панель функции и синтаксис таком наполнится приблизительно знаешь так ну ладно это будет 5 [музыка] я думаю что здесь будет функция встроена просчитывает скользящей средней издавая для простоты partings можем добавить айди человека до которой будет целочисленный то есть чтобы он портится по нему писать можно доллар где энди будет хотеться вот так и прет вообщем портится по птичьими из нас по сути партиции кабинет а и blog list or dark наши правила ну смотри средние с мы можем посчитать
00:32:40 - 00:34:36
ну как обычно считается москве или средне ккб да а мы посчитаем ну считаем среднее овощи нам надо тогда ославил сложность заключается в том что нам надо выбрать используют окно то есть как раз в окне как использовать значения действительно select ней потому baby wee и дальше с окном рис тут с окном надо просто выбрать колонки которые очень учатся у нас страгивания которые мы используем так там по моему с окном есть параметры какой-то покой [музыка] ну типа сколько мы им строк да сколько после используют что не
00:35:06 - 00:36:57
будет да все верно то есть это типа в.г. и это уже как бы настройки своего слова использования не помню сейчас но короче обычно на практике нас еще часто google помогает поэтому если тебе поможет можешь минуту потратить на google inc и 50 летом это тоже будет считаться за правильный ответ что kb никто не говорил что но мутная запрещён давай можно сделать но google говорит используйте ос windows key in one получается один да действительно смотри здесь ордер buy айди идет и как раз берется используется далее rolls и
00:36:22 - 00:38:20
сады роз где уже сдается ширина окна то есть надо rolls between да все верно вот потом один назад one percent и плясали и уорхол и удалите еще наверное кармане ну да чеканка он коран здесь же не обязательно потому что ты используешь между ну да но я подвале пассажирами сдает те это вот то что прочее вспомнил можно было бы сделать что-нибудь вот такого dax тоже неплохой вариант взять сделать лак то есть плюс 1 минус 1 худшего суммирование такое место наверно что проблема будет снова заходить с мамами
00:37:41 - 00:39:40
хотя нет вроде все он кидал ног до принципе тоже достаточно неплохое решение качестве варианта одну на этом в принципе ну вот тут и окно не нужно в общем то ну как вариант либо ava rose between и либо так вот не бедных но в принципе да то есть в принципе на этом не задачки о бетонные стилю мои закончились лекции screen чтобы не скажешь по секции в принципе ваня прекрасно понимает структуру запросы как он должен выглядеть не всегда помнят какие очень скажем так особые в тонкости по сути первой задачей
00:39:17 - 00:41:04
было про объединение значения столбцов в принципе он практически и написал за исключением того что просто не помню банально силой составь это делается но тут мы ему сказали что вы можете погуглить иван нашел то есть тут он быстренько с не разобрался то есть использование интернета это не воспрещается быстренько разрежу тут все было отлично и новые задачи то же самое функцию чей select запрос структуру опорной функции он принципе ко мне опять же не вспомнил как использовать и как дефицит гренок мы смогли тоже
00:40:22 - 00:41:48
далее загуглить x по моему имел ввиду что вторую задачку для неё загуглил до для второй аукцион и и зубрил для 1 и соответственно осталось сложных как раз этой функции я его заказал хорошо смотри передовой задачка на классификацию то есть тебя одна строка это некоторый временной ряд который означает ну а ты отражает поведение не которого некоторые установки на заводе вот и у тебя есть таргет который классифицирует которая отражает работу этого станка в течение 1 года вот задача построить модель которая
00:41:06 - 00:42:56
будет со стопроцентной точностью классифицировать [музыка] вот смотри у тебя давай ты начнешь и мы походу будем задавать ей вопросы вот я единственная смотри я скажу что я гарантирую что эту задачу можно решить и со стопроцентной точностью вот и тебе разрешено здесь использовать только линейную регрессию и о чем меня иметь святого любую линейную модель но есть и говори про классификацию да там логистическую регрессию вот сделай какой-либо за вый тебя давай обсудим задачу и там же перейдем к модели
00:42:06 - 00:43:32
а вот смотри я раньше тебе приходилось временными рядами то есть пользовался ли ты какого да каким-то критикам переправлять проще работать с временными рядами которых и рисовать и что да еще микрофон графа монте кучу задача это как бы временной ряд офицеры strings он органов но соответственно там последовательность казаться там со своими характеристиками вот она такая не знаю на графике побили задачи там типа с использованием than this fashion items нам фичей там и последующей классификации здесь задачи мышцы
00:43:19 - 00:44:49
смотри здесь задача максимально упрощена то есть даже если не было какого-то опыта работы с современными arredamenti он все равно временной ряд это по сути но строчка все так сути у тебя просто табличка где для которой есть таргет вот в принципе этого уже должно быть достаточно то есть то что это временная структура это лишь до по информации которую лишь тебе поможет когда ты будешь делать фич инженеринг ли всё так ну давай попробуем какой нибудь какой нибудь муж классифицирован по сути как бы строчку то есть не нужно
00:44:28 - 00:45:50
попробовать подрисовать как выглядел быстро к идее для разных классов кажется мы носимся строка цифры вот с числовыми значениями что тебя больше нравится майкл отреклись и опоры пусть пусть усманова снейпу нет давай тогда попробуем отрисовать хотя бы одну строчку вот тут лили через мастер фунг его [музыка] затем влить прибыли вот отлично от рисовалась супер а зачем лист но с лучшим я готов для удобства для того чтобы забрать все кроме последней значение потому что последнего весы по своему значению
00:45:15 - 00:47:13
там бежит информатор попробую просто брать ту листья были работать ну да еще [музыка] это где то что то пока [музыка] давай не будем мелочиться и все сразу от рисуем вцик лес лучше все сделай adria сэмпл и возьми от него кусочек какой-нибудь [музыка] да ну окей у нас получается я украшу я бы сделал бы мой вот так вот но я так понимаю ты уже догадался до что паттерны зависимости от класса нечетко заметный давай маленькая подсказка просто чтобы попросить этой и да смотрю тебя плод он имеет цвет еще отрисовывать
00:46:35 - 00:48:36
давай просто как-нибудь торги там обозначим цвет [музыка] меньше кто вам пользоваться морю плод и есть такой параметр как аллах дал мне нажмите tab и они просто не помню действительно работает он вот и т.п. поэтому прицел jupiter ноутбука не google клапана от упитанных девочкой на последней скобку просто на видео да да вот все обрублено а левую скупку налево виде отлично но до к лору давай наша да наш лейбл просто для удобства переведем какой цвет в этом и заменим на грин там у голубей заменим на буду так далее
00:49:22 - 00:51:12
сделаем да все равно мне важно как эта метка стоит правильно [музыка] да понятно что у нас выделяется наклоном [музыка] сила все попадают ты правильно сказала действительно тут цвет обозначает некоторый паттерн паттерн поведения ауре много ряда и он действительно очевидные это некоторый наклон нашего временного ряда ничего хитрого здесь нет и причем это время реальный кейс который я получал на позицию из сеньорат и снег атлетике некоторые техническое задание где нужно было по временному ряду определить лейбл
00:50:30 - 00:51:54
и и лейбл очень сильно коррелировала с тем какой у нас есть наклон хорошо но это не единственная проблема то есть ты it on the water изгнал что тут зашита давай построим модельку и попробую сделать устойчивая женя вот я бы посоветовал тебе а только попробуйте прессовать как можно больше классов просто может быть получится что-то еще заметит [музыка] сезоне давай вот и согласен что глазами видно что задача стопроцентно решается однозначно ну давай не будем париться прям просто накинем линейку и посмотрим даст она что-то нет
00:51:59 - 00:53:16
[музыка] давай вообще какую задачу решаем задачи классификации ли задачу регрессия [музыка] речка проблему ты не учитываешь у тебя логистической регрессии она у тебя только для бинарных задачи классификации тебя mute фальсификация не нужно ничего правил подать параметры доработала для мульти классификация посмотри вправе подать [музыка] я не давайте упрощу жизнь у нас есть отдельный тест давай я тебе потом еще тестовый выборку и ты просто запеченную на древнем олег проверишь внутри всё я понял тебя ждет тебя в ссылочке
00:53:15 - 00:54:44
нужны только тест применять train a test еще очень хорошо [музыка] причем смотрела посмотрим тоже глазами на тест и попробуем понять а наш тест вообще можно его расспросить его пасти просто еще раз без за изменения не изменяя ячеек таргет это работает но [музыка] понимаем что все-таки можно однозначно решить давай немножко по прикручиваем зеленки конечно похож [музыка] взять какую-то вещь типа разница между минимальным и максимальным значением потому что ну там красный да там поддон это будет около там 0 вот у
00:54:23 - 00:56:06
зеленых урона будет покупаем своего значения и сейчас говорить в профи чем женщин ты хочешь добавить какие-то фичи которые будут улучшать точно хорошая да действительно без свечей эту задачку решить сложнее но ты смотри чисто глобально а чего ты не сделал как когда ты работаешь с численными значениями вообще чему линий к неустойчиво [музыка] можно попробовать этот коллировать с кейлин поможет давай вообще обсудим как ты будешь коллировать слушай я была просто я вот standards келлер я возможно лучше использовать наклонить
00:56:35 - 00:58:09
мин-макс келлер супер обои чему здесь случае использовать на макски до нужного ценам [музыка] продукт все значения не как бы лежат до -60 6-ти чтобы привели как бог единый как в системе да ну понятно ты хочешь перешагнёте будет иметь там значение от нуля до единицы а почему в этой задаче вообще почему при работе с временными рядами а лучше иногда низине скиллинг использовать да но все зависит задача почему исправить метерлинка например mi max с керлинг когда он лучше чем денег но слушаю чтобы у нас такой какой-то полка будет
00:57:28 - 00:59:02
инвести ческое какое-то ощущение что у нас не было каких-то лишних ненужных смещений в значениях вот относительно относительно распределение таких значений а потому есть там в ряде относительных максимальное внимание значений да абсолютно верно если ты используешь станции андерс кили привязываешь для него важно чтобы средняя и из тебя std со временем не менять а если ты используешь мимо песке линк и и более того ты знаешь внимание максимальное значение этого времени тебя временной ряд будет всегда шпили рваться а но
00:58:18 - 00:59:44
однозначно смотри ты уже назвал первая вещь которая действительно помогут тебе хорошо эту задачу решить здесь поднять core и микро до максимума данные и есть тут еще зашит еще 11 давайте сразу скоро тут есть а выброси данных то есть такие значения которые от которых нам нужно отказаться потому что линейка очень стиле чувствительна к некоторым выбросом вот давай попробуем добить до яичке нам осталось от скелет англия и все [музыка] в итоге же остались на том что использование макс тебя до [музыка]
00:59:02 - 01:00:36
[музыка] похоже вопрос [музыка] [музыка] окей клюва смотрю нас подросла и супер плева но смотри все еще не сто процентов вот все еще чуть-чуть не хватает pla давайте сразу подскажу потому что вряд ли мы в рамках собеседования этого догадаемся а есть некоторые выборах и давай я даже скажу выведи есть несколько неправильных примеров вот как мы знаем whenever грейс очень чувствительна к и противоречий в данных вот поэтому попробую найти их я бы например попробовал отрисовать поочередно все класса и посмотреть нет
01:00:20 - 01:01:56
ли там противоречивых по соответственно могу это в общем-то и на тесте победила вышел еще до но в тесте не факт что у тебя есть неправильные образцы здесь если ты видишься но тебе же важно фетиса на правильных данных [музыка] давай просто дать ему пару печать как ты сказал ты глазками видел как выглядит временные ряды давай просто что-нибудь дакини мы попробуем поднять score у меня идея была взять отвесную разницу между минимальным и максимальным значением поплыл понятно сейчас уже у нас бессмысленно короче брать
01:01:51 - 01:03:23
эти свежие максимальным и минимальным значением этом месте в ряде потому что не так но почему идея хорошая идея хорошие смотрит для конкретно этого класса может быть это не сработает но для других вполне себе сработает я бы даже сделал бы так чуть адама до защитил я бы даже немножко получил твою идею взял просто бы разницу между концами временного ряда если у него есть тренд по ты будешь точно ловить некоторые значения ну да понятны и свободами и монотонной когда на всем такое что мнение не всегда о
01:02:44 - 01:04:05
с 2-мя кинем deficit посмотрим поднимать или score mute [музыка] ну потому что вот эта фича твоя она может быть веселье дает природного на может быть информативнее но она за то что не адски или на насильно перетягивает свою сторону я выискивал тоже но звуки обрабатывает проведем эксперимент вас затем [музыка] ладно значит это не самое удачное твича ну может быть еще присмотреть такая была от проблем что когда ты покидаешь а ты че линейки она не умеет их тикать если вы то логистическая регрессе когда интеллектуализация может быть она
01:03:24 - 01:05:13
умеет ими не информативно печати и вать попробуешь а вон даже [музыка] давая хорошо пропустим мое задание чтобы не затягивать пропустим задачу чтобы дойти до точностью сто процентов окей не получилось дайте внутри есть еще одна проблема давай теперь вот ссылочки тест добавь туда слова bad тест слова тест набор словом торт в ссылке б.м. надо это поменять [музыка] вот супер можешь понять какие испортил этот тест и я взял и тот же тест и чуть-чуть его борту вот но тебе тут повезло вообще я когда тестировала ttc это он показал еще
01:04:26 - 01:06:08
хуже точность но так как здесь ты взял самом начале mi max с кейлин нг то он у тебя не так сильно пострадал давайте с чисто для эксперимента заменим мин-макс killing на стандарт хелен как ты хотел вначале да вот и посмотрим а упадет ли наш и крисси вот которой ты который вот на обед тестер [музыка] что значат эти хочу убрал да и и скелет меня 302 змеи не сделал поэтому тебе не понятно от чего она хуже стало вот давай тогда уже любовь и чего вернем ну или так дальше спроса в сумке попробуй без бед я и просто тест ну то
01:05:24 - 01:06:57
есть чтобы вину понятий чернина просто теста должно быть стать получше по делу вот для супер видишь а просто тот факт что ты стандарт скейлер за меня шуман намин макс хеллер делает твое решение стабильным можешь это как-то интерпретировать его шведской объяснить почему так слушай но все те же самые как бы изначальное предположение о том почему использовать именно адский стоимость или чтобы не было свечение носитель на [музыка] хочу тебя временной ряд он он тебя может быть как угодно располагаться
01:06:13 - 01:07:39
относительно среднего дал но самое главное это то как он на нормирован типа но относительно своих значения но и как он расположен в области нуля до единицы года поэтому чтобы сделать стабилизировать чаще лучи xiaomi макски вот посмотрите вот мы говорим про картинки да я есть опыт с deep лендингам там всегда используют почему-то стандарты yelling вот ну почему там нам важно ну почему мы там мин-макс скиллинг используем если мы тоже знаем всегда что картинка это значение там от 0 до 2 в 55 и и мы всегда можем по идее использовать
01:07:10 - 01:08:29
мин-макс келин вот но почему там используется стандарт келли но слушаем она бы одну как бы исходя из противоположных что номера google значение как бы распределены по относительно относительно и настроение значение относительно нуля то тут действительно ключ и тут нет однозначного ответа а я пробовать и почему то просто сетки десяток это эмпирически мы видим что до них почему-то 100 номер скиллинг лучше это можно там объяснить там прячете сложнее математикой но вопрос хотела послушать твои рассуждения
01:07:49 - 01:09:12
ладно смотри вот эта задача она на самом деле не сложно и она такого уровня john the middle да но тут есть небольшое осложнение я на самом деле не ушка собрал когда сказал что ты задачах пришла в таком виде я ее упростил и там есть некоторое усложнение этой задачи который делает ее уже такой вот стендинг смотри поменяем во всех ссылках напиши перед словом тест train мощь во всех ссылкой допиши слова комплекс но просто чтобы вот и давай обсудим в мы не будем решать просто твой импорт nissan gt-r просто на
01:08:33 - 01:09:55
него посмотрим смотри у него два таргета задача теперь такая помимо классификации тебе нужно еще 2 решить задачу [музыка] регрессе то есть помимо условно наклона тебе еще на определить силу наклона но на самом деле там не зашифрован mission и наклона там некий другой параметр отражающую некоторые водам паттерна вы внутри этого временного ряда вот поэтому давать части теоретически как бы ты решал эту задачу использовать все туже и линейную регрессию вот теперь у тебя есть два таргета тебе одновременно нужно и
01:09:15 - 01:10:34
классификацию сделать и или грязь и хорошо [музыка] для этой модели [музыка] как самый такой новость мы приехали можно две модели и каждую защитить на свой танкист хоккей но тогда мы теряем информацию о связи этих танков мы не можем тогда в случае двух моделей вот если это ты пошутить или решать дестрой земли независимой модели а как решить эту задачу с помощью одной модели так час прошел можете тоже те же единички двойки-тройки давайте наверно практиками единственную задачу решать но смысле одновременно задачи
01:09:55 - 01:11:32
одновременно решение перегрызли [музыка] отжиг detection ну слушай но тот же вопрос в том что хотим сейчас использовать по жилью до что у нас там лоза разные loss на 1 выходы там на то есть там вас на пути к типам регрессию помните боуи бокса падая на тебе запутал этим вопросом этим к этой подсказкой на самом деле это тоже правильно ягулечка как и заветы и случае картинки я имел ввиду чуть другую идею что мы когда я решаю задачу там допустим регрессия используя таргет которые мы предсказали мы можем просто
01:10:59 - 01:12:29
подбирать а второй торги так чтобы в общем если у тебя какие-то идеи как это можно было сделать в одну модель а если у тини не найдется каких-то я просто расскажу как бы я ее решал и как можно и как ее люди ариша старшему кажется что но как похожие много [музыка] можно действительно попробовать объединить статья об этой идее не думал можно попробовать ненавидели единой таргет а потом его как то декомпозировать [музыка] она не будем взорваться и ну тут вообще тут выглядит так что ну то есть он все
01:11:58 - 01:13:19
штука чтоб был как бы тот же таргет как бы 100 и остался но в том плане что но на самом-то деле все та же задача к дефекации модерна сильно это как ну ладно относительно этого конкретном как добиться туда то есть что я просто определил трети класса говорю -11 короче понятное дело что это не решают как бы изначально как бы постановку задачи что одной моделью смысл этом мистическое даси решать одновременно и не задачу классификации задачу не задачу рибера язь и если мы могли бы строить когда два носа вот то
01:13:16 - 01:14:47
можно было попытаться как бы это решать хотя бы там на уровне ну наверное это не очень как у прошу вот нет наверно если если мы говорили про de fleur то действительно накидываешь 2 lose it is 1 мы по сути одной моделью то есть из одного из одного признака во пространство решаешь две задачи одновременно супер подход вот но нет ни дипломов да я тебе ноги руки и сказал использовать только логистическую поэтому вот задача нас постоянно усложняется но на самом деле у него выход есть вот еще подумаешь да еще
01:14:03 - 01:15:24
подумаю дойдя до корочки со мной тебе пишу очень простой и кейса из реального мира и пей мне кажется иногда еще чуть упростим смотри я покупатель я хочу купить одежду определенного размера и вот у тебя скопилось история где кто купил какой размер а ну купил там футболку покупает там 40 там 48 50 размера и удивись историк по пользователю какой он размер купил но одного размера тебя недостаточно суп сказать к спешно эта покупка или нет ты можешь посмотреть на фидбэк да например позитивный отзыв или негативный там
01:14:43 - 01:16:08
человек написал тебя получается 2 торги по сути у тебя есть понравился не понравится да и у тебя еще есть says размер который ты патриот который ты прячешься например хотел бы человеку посоветовать вот и представьте вот эти данные да у тебя ну и и всевозможные история про пользователя есть размер которую купил это регрессия и есть информация понравилось не понравилось вот если вот такой задача как бы ты подбирал размер что ты хочешь чтобы пользователь какой фидбэк нсл позитивные линейки сломал позитивной
01:15:26 - 01:16:46
значит и какой подбираешь размер на но тот же по сути как мы опять же вниз кинг оба моделям большому счету ну то есть я подбираю размер позитивных то есть совершенно на чём можно решать задачи регрессии да ты выбираешь убирайся размером чего ну твою модель подаешь ведь ты перебираешь размеры подаешь находишь такой который максимизирует а таргет единички например ну то есть там будет позитивный то что он отдаст тебе позитивный фидбэк и позитив ей все время работы с одной моделью и и чем красота этого метода то
01:16:08 - 01:17:34
что ты когда модель фетиш а она исторических данных ты можешь видеть на этих данных которые у нее еще нет то есть ты обучаешь модель предсказывает отзыв + или мимо внутрь позитивный фидбэк более активно используя размер купленного купленного на купленной одежды здесь информация которая у тебя нет на время покупки но ты используешь эту информацию в модели ты и обучаешь и когда человек приходит ты просто этот параметр перебираешь так чтобы 2 таргет максимизировать и в этом а всё время но мы рядом нужно было делать
01:16:55 - 01:18:07
так же ты не тебе смотри конопли сказал тарик и ты просто максимизирует перебираешь 2 итоге так чтобы 1 торги был максимально играя этот указатель с ней нужно раз в жизни встретиться чтобы понимать как ее решать но она эти проявил если вот и конец когда встретишься то ты уже будешь знать как решать потому что а есть такая задача очень популярная вот листиками дашки она рекомендательное стима есть система сайта рекомендующего это когда ты помимо товары нужен еще посоветовать ему размер или что там по какой-то какую-то регресс
01:17:34 - 01:18:46
так вот лет решается в одну модель и решается очень хорошо и без какого-то или вообще де пленка то есть просто не знаю что ты хочешь максимизировать и я хотел в этой задаче услышать от тебя но может быть есть неудачные может быть вот но я хотел слышать что ты хочешь массами тировать вероятность класса который ты предсказал моделью ладно давай тогда немножко пару последних теоретических вопросов к будем заканчивать на сегодня смотри мы поговорили про то что вот мы задачку где нужно было что-то максимизировать
01:18:09 - 01:19:16
подбирая параметры вот означает ты что-то про метод максимизации правдоподобия стандартно как бы история про то что тип почему мы там в каком теперь негде используем том круз утопию ему что изначально мы решаем не загни как он там не связанную задачу там скорость энтропии какое туда на о то есть мы изначально решаем задачу максимизации правдоподобия но вот комментируя там курс энтропии мы максимизируем труда подобие поэтому это правда по трубе [музыка] вероятность того что наш там экземпляром вы будете будет
01:18:43 - 01:20:28
равен нужному классу при условии но при при условии текущую при его существование и вот существование другими словами это ты там оптимизирующий вероятность своих данных получить эти вещи дают очень простой пример когда-то который сразу включает ну дает интуитивное понимание а ммп это когда вот происходит какое-то событие например ты выходишь на улицу и видишь там прохожего и у тебя есть и ты делаешь два предположения первое что этот прохожий допустим ты решил допустим в конкретный день в понедельник в десять
01:19:36 - 01:21:10
предположение что человек уходит а только по понедельника и поэтому ты его сегодня увидел а или удивить предположение shit человек здесь каждый день ходит и метод максимального максимального правдоподобия говорит что ты выбираешь на тот вариант который максимально вероятно ее скорее всего для тебя максимальная вероятность что человек здесь каждый день ходит вот да она по сути если мы говорим о есть еще такая математическая задача когда ты пытаешься параметр распределения подбирать ты подбирающих так чтобы
01:20:32 - 01:21:34
этот твоего распределение которое видишь в но мило максимальную вероятность вот то есть приоритеты монетку покидаешь этом где сейчас я носить разные выпадает там орлом то скорее всего вероятность при делении обернули да у тебя о вероятности по 05 что она выпадет либо рyлон или горячка и тогда ты говорит что вероятность этого события она очень низкая ты делаешь выбор в пользу того что мы не как она при этом смещенное слова вот в общем ты пытаешься подобрать или параметры чтобы максимизировать вы фактически данные
01:21:02 - 01:22:17
сложно несколько раз объяснимо я думаю что ты разве не понял вот а почему задала вопрос это такое один из типичных вопросов я уверен что на практике он почти ей не каротин прижался но в культуре там собеседование его часто спрашиваем вот хорошо давайте тогда последний вопрос и я не буду идти берусь сильно задерживать расскажи про bootstrap что ты знаешь первое что приходит на голову вот [музыка] правильным forest [музыка] всем как он обучается то есть ну если правильно конечно я имею нее нет ни не
01:21:41 - 01:23:09
backing и пусть они boosting анимешка другую историю а быть strap как метод сейчас и они-то на кажется если ты пропустил а по выбору выборки при обучении каждого отдельного дерево шлангами ну то есть страх приходит ранфорс в качестве алгоритма то есть для [музыка] настроения каждого дерева убираем там случайно там подборку случайную пункту выборг и чей вот и строй модели их там [музыка] предсказанием среди но для более сложного боль более более мощного предсказатель на алгоритма да действительно так
01:22:26 - 01:24:21
вот но здесь он типа почему здесь они становятся более мощный новится здесь более быстрый не более мощный более но более мощно с точки зрения сказать или способностей чем относительно каждого отдельного бы дерево да мы тут уже не потому что bootstrap а потому что здесь есть усреднения по большому количеству предикторов тут две истории а я впрочем раза которыми если бы у нее была bootstrap а ну да там есть еще конечно для случайности потому как что те данные в избираются на кусочки к ней на каждому
01:23:30 - 01:24:46
учиться свой предиктор есть в этом смысле некая диверсификации модели вот я я вопрос просто дал совсем в простом русские в проекции на например на обед с ты что такое bootstrap и пилки я принимаю твою ответ но я хотел слышать про вас совсем простую версию что это когда ты из данных берешь кусочек и какой-то внутри гун ну понятно что она издана беру кусочек дрожала земля я не сомневался что ты знаешь как у быстром а как его можно использовать например если долго в тестах в общем очень часто в тестах в контексте абэ
01:24:15 - 01:25:27
тестов звучит слово как они используют [музыка] волшебницы в контексте вот это вот такой постановке что он мы берем кусочек выборки но мы берем кусочек уборки с 1 спас пользователи а вот котором но если говорить относительно там применение модели да то есть по которую мы как бы используем применение применяем наши модели и выборку какой-то которую другой кусочек которых не применяем наши модели и проводим исследование их распределение и с постановкой гипотезы и смотрим чего получается то есть в целом
01:24:51 - 01:26:28
солнеч что-то похожее но можно было прямо все просто что bootstrap использует для того чтобы повысить чувствительность какого-то критерия хотим самым а если ты увеличиваешь а чувствительность какой-то критерий отбора эти тесты скорее всего принял знаешь если ты можешь обличить в чувствительность вот и при а при тех же при прочих равных за меньшее количество экспериментов докажет что уже гипотез я хотел уже принесли свести к этому вот дальше и аришка скажу что мы снимаем же вечером и уже оба устали поэтому скорее
01:25:49 - 01:27:06
отвечать на такие вопросы становятся вдвойне сложно хорошо тогда все то по секциям и смотри туда была длинная история секция имели было из двух частей первая это когда мы даем а просто модель ему временной ряд ну табличку с адресатом из временных рядов и лейблами которую нужно было предсказать в целом я считаю что задачу можно было решить а стопроцентной точностью это было проверено что нужно было сделать а вот уже было пройти по простым шагам то есть адский лить ряды тут есть нюансы про него позже скажу
01:26:29 - 01:27:55
выбора отбросить выбросы но как мы с ним выяснили в этом даже с эти по ошибке их не было поэтому они особенно и вообще не влияли дальше нужно было сидеть несколько признаков чтобы беды bring рядов были сильнее различимы по тракту вот потому что там а если посмотреть на картинке который рисовал то временной ряд он вначале шоу такой учитель не и прямой линии а под конец и его начинало колбасить это говорило о том что там них типа не наливать дисперсии поэтому я из-за того что есть некий шум в этих
01:27:11 - 01:28:34
умных людях они однозначно не классифицировались но можно было вот этот кусок временного ряда то есть вторую часть признаком а можно было отбросить и вообще по первым 10 признакам можно было уже хотя бы разницу между началом и и 10 до днем временного ряда чтобы они считались хорошо он делал чуть чуть иначе он пробовалась гее признак разница между первым и последним и а днем года это тоже работал но как я объяснил из того что есть ты шум а вот этот признак он не давал однозначно разделить временные
01:27:53 - 01:29:07
ряды подарки вот это первое дальше мы с ним еще поговорили про то какой скиллинг нужно было использовать и мы показали что если использовать обычный стандарт skellington не очень стабильный кусочку когда у тебя в данных есть shift напрягитесь у тебя временной ряд со временем там сдвинулся то твой stenders келиан когда при от нормируют временные ряды у тебя этот стандарт healing будет ли они достаточно нормировать но он будет не он не будет приводить как к среднему значение 0 вот поэтому тут мы прям хорошо увидели разницу между
01:28:29 - 01:29:57
mi max хилингом и стандарт келинга вот в этой задача для обычного теста андарз кем не подходил но для для шифрованного mi max макс кевин показывала более точность вот а но он видимо к этому моменту они не чувствовал разницы между видами скиллингов вот я ещё не говорю про осетии робу спиллинге вот у них мы даже не дошли вот как то так ну вот но в целом если считать процентов то есть на 80 процентов он задачи вот решил видно было что на на практике очень много пишет года потому что то есть если там что-то
01:29:13 - 01:30:40
я комментировал кто по ходу кода он очень быстро ориентировался записывал и шел дальше она замечание от наверно по стандартизации нормализации да теперь вторая часть обрезай чё то есть вот то что мы обсудили это такой простой я просто сто кейсы мы его засчитываем вот во второй задачи уже было интересно есть во 2 2 во второй части уже было нестандартная задача то есть у этих временах временных рядов уже был не один торги то 2 когда называешь можно было решать можно было одним кардит использовать как признак при обучении
01:29:59 - 01:31:21
вот а когда мы делали prediction мы просто перебирали а этот признак так чтобы предсказанный класс имел максимальную вероятность в случае бинарной классификации там совсем просто вот в случае с multi-way был конфискации мы решаем мы могли делать что-то похожее просто предсказывали 1 класс пройти все вот и таким образом но эту задачку можно легко решить и простой пример где задача с двумя таргитая хорошо себя показывает это когда мы пытаемся пользователю на сайте посоветовать какой размер одежды ему купить то есть мы
01:30:42 - 01:32:07
заранее не знаем пользователь будет доволен покупкой или нет мы подбираем says дом размер покупки одежды такой чтобы вот это вот метка торги так там будет человек доволен или нет было максимально то есть давала максимальные и минимальные значения вот примерно так можно было ее решить причем используя всего одну модель давай теперь ванин перейдем к резюме в принципе понравилось оформление резюме то есть достаточно всё структурировано понятно вот так же соответственно все на английском skills and присутствует также
01:31:24 - 01:32:56
очень и очень хорошо отмечу профессиональный опыт оформлен то есть есть во первых можем назвать их так танец темпы на работает также позиция и принципе что было сделано вот так же про языке вот что касаемо недочетов я лично не вижу здесь первое да это соответственно каких-либо ссылок например на git hop до вначале в шапке резюме также не совсем понятно про образование видно что почта имеет домен на физтех . еду что говорит о принадлежности к московского физико-технического института однако нету информации в
01:32:10 - 01:33:46
резюме о том соответственно где ты учился какой факультет какая специализация какая у тебя степень бакалавра или магистра плюсом является тот факт что она тебе страничная дату достаточно компактно все изложено то есть принципе можно чуть-чуть уменьшить именно блок professional experience a и между просто визуально и например добавить сюда параллельно например информацию о то есть в твоем соответственно образование круто как я сказал ранее the skill set a profile в принципе тоже классные хотелось бы
01:32:58 - 01:34:19
тогда если ты выкладываешь тупи топ-100 busters про он наверно тоже хотелось бы ссылку то здесь сделать кликабельна пример сайт был спрос на это верно только сами мое введение саша если у тебя январе классно резюме вот на что я обычно обращая внимание во первых ну возможно в этом случае это простительно но у тебя например в нет названия позиции на которую ты поддаешься да у тебя видно что-то там allied дата-сайентистов a senior асов инженер вот но практика это добавить кто-то эти потому что ты там это со ин терес ты там и
01:33:39 - 01:35:05
машинку channel там просто ли сеньор сухо и нет это более общая просто хотя бы под именем под именем ok дальше что мне очень понравилось это прям сильно подкупает то что ты сам посчитал и написала что ты асов инженер асу и там десятилетним опытом то есть это сразу мне экономит время чтобы я не считал по хронике сколько где ты отработал ты сразу пишешь вот я десять лет типа в индустрии все классно сразу понятно что тебя там уже как меньше надо просолить потому что у тебя какой большой опыт и а мне остается только там
01:34:26 - 01:35:46
смотреть действительно ли там парк по каким-нибудь тегом [музыка] соответствуешь там если допустим я на вакансию celestia еще смотрю если у тебя опыт себе какой он сколько и все и дальше зову тебя на собеседовании вот все больше мне особо придраться не к чему вот в отделе при что пил пишет что ты часто племена ешь участвующего в чемпионатах это клык в целом если говорить с позиции информативности и краткости у тебя прям там червинии 10 из 10 то есть очень падки последний момент и это то как у тебя
01:35:07 - 01:36:37
описано опыт под позицией это отдельный плюс то что ты пишешь а пища во первых что-то делал ты пишешь это ключевыми словами это то что на там то что обычно на слуху и ты туда же использующие вещи типа а например а не то что ты просто рекомендациями работы что пишет что-то еще и там они рон коммент решал то есть как то еще подчеркивающая что ты методами который ты использовал вот все это все что я хотел сказать окно целом что могут сказать что все-таки навыки анализа данных вообще специалисты они конечно не определяется только тем
01:35:51 - 01:37:16
как человек строит модель это конечно набор целый набор навыков которые которые мы сожалению все они успели там проверить до в рамках одного часа вот ну то что мы успели проверить проверить и целом можно сказать что не очень успешно и собеседование можно было на самом деле выступить лучше вот но тут я скажу еще нюанс что а ваня пришел к нам на собеседования через час после того как мы на него позвали то есть он еще не готовился то есть мы его кровоток с улицы взяли беседовали и вот для такого уровня вообще все отлично
01:36:36 - 01:37:54
обои смотрели действительно человек практически без подготовки собрался бой прям очень быстро хотел все сделать есть некоторые замечания например с резюме связаны из за того что он действительно спешил и хотел как попасть на собеседование однако есть моменты то есть из за того что мы ожидали соответственно собеседник под сеньора и поэтому подготовили задачи максимально сложной максимально с изюминкой в целом можно сказать что он с ними справился но не на сто процентов то есть поэтому все-таки действительно
01:37:16 - 01:38:30
из-за большого количества этих маленьких минус автор недочет здесь не дальше я тоже с тобой соглашусь считаю что они очень успешно прошла наш собеседник
01:37:53 - 01:38:12