В данной статье я бы хотел рассмотреть 5 популярных вопросов с собеседований на вакансию специалиста по Data Science и привести авторские варианты ответов.
Я планирую регулярно выпускать подобные статьи, поэтому будем считать это первой частью новой рубрики 
Сможете ли вы правильно ответить на все вопросы? 
Ответы под спойлерами, перед открытием можете написать свое решение.
Поехали!
Вопрос 1:
Можете ли вы объяснить разницу между параметрическими и непараметрическими алгоритмами машинного обучения и привести пример, когда вы предпочли бы один из них?
Представим, что у нас есть большой набор данных, например, список продуктов и их цен. Мы хотим научить компьютер предсказывать цены на продукты на основе имеющихся данных.
Параметрический алгоритм машинного обучения будет использовать математическую модель, которая зависит от фиксированного набора параметров, чтобы сделать предсказания. Например, мы можем использовать параметры, такие как цвет продукта, вес, срок годности и т.д.
Лучше всего представлять такой алгоритм просто как функцию с кучей входов и одним выходом. Задача алгоритма — взять числа со своих входов, выполнить над ними функцию и отдать результат на выход.
Примерами параметрических алгоритмов являются линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети.
Непараметрический алгоритм машинного обучения, с другой стороны, не будет использовать математическую модель. Вместо этого, он будет основываться на принципах, которые находятся в данных, чтобы сделать предсказания.
Например, он может использовать метод k-ближайших соседей, где он будет находить наиболее похожие продукты в наборе данных и использовать их цены для предсказания цены новых фруктов. Деревья решений также относятся к непараметрическим алгоритмам.
Например, он может использовать метод k-ближайших соседей, где он будет находить наиболее похожие продукты в наборе данных и использовать их цены для предсказания цены новых фруктов. Деревья решений также относятся к непараметрическим алгоритмам.
Когда лучше использовать параметрический или непараметрический алгоритм зависит от задачи машинного обучения.
Если мы имеем много данных и хотим точно предсказывать результаты, то лучше использовать параметрический алгоритм. Если же у нас мало данных или данные смешаны, то непараметрический алгоритм может быть более эффективным. Также стоит учитывать, что скорость обучения параметрических алгоритмов обычно выше и результаты их предсказаний легче интерпретировать, в отличие от непараметрических моделей.
Вопрос 2:
Как вы будете решать проблему пропущенных данных в больших наборах данных и какие методы заполнения пропущенных данных вы используете? Какие есть ограничения и риски при заполнении пропущенных данных?
Пропущенные данные (missing data) могут возникнуть в больших наборах данных по разным причинам: ошибки сбора данных, потеря данных в процессе хранения или передачи и т.д. Пропущенные данные могут привести к искажению результатов анализа и снижению точности моделей, поэтому необходимо разработать методы их обработки.
Существует несколько методов заполнения пропущенных данных. Один из них удаление записей, содержащих пропущенные данные. Этот метод может быть эффективен в случае небольшого количества пропущенных данных, но если пропущенных данных много, удаление записей может привести к значительной потере информации.
Другой метод — замена пропущенных данных на среднее значение, медиану или моду в столбце. Этот метод может быть полезен в случае, если данные имеют нормальное распределение, но может привести к искажению результатов, если пропущенные данные находятся в крайних значениях распределения.
Еще один метод — использование алгоритмов машинного обучения для заполнения пропущенных данных. Например, можно использовать метод K-ближайших соседей (K-NN), чтобы найти наиболее близкие записи и использовать их значения для заполнения пропущенных данных. Этот метод может быть эффективен в случае, если имеется достаточное количество сходных записей.
Также можно использовать специализированные алгоритмы заполнения пропущенных данных, такие как MICE (Multiple Imputation by Chained Equations). Они могут учитывать корреляции между переменными и могут привести к более точным результатам, чем простые методы заполнения пропущенных данных.
Обработка пропущенных данных — это сложный процесс, который требует тщательного анализа и выбора подходящего метода для каждого конкретного случая. Необходимо учитывать ограничения и риски при заполнении пропущенных данных, чтобы избежать искажения результатов анализа и снижения точности моделей.
Вопрос 3:
Можете ли вы объяснить, что такое ансамблирование моделей в машинном обучении, какие виды ансамблей вы знаете и какие факторы нужно учитывать при выборе оптимальной модели ансамбля?
Ансамблирование моделей является эффективной стратегией в машинном обучении, которая заключается в объединении нескольких моделей для улучшения качества предсказаний.
Существует несколько видов ансамблей, включая бэггинг, бустинг и стекинг.
Бэггинг (Bootstrap aggregating) — это метод, в котором несколько моделей обучаются независимо на подвыборках данных с повторениями, а затем их предсказания объединяются с помощью усреднения или голосования. Бэггинг хорошо работает в задачах с большим количеством данных.
Бустинг (Boosting) — это метод, в котором несколько моделей обучаются последовательно, при этом каждая следующая модель настраивается на остатки ошибок, оставленные предыдущими моделями. Бустинг также хорошо работает в задачах с большим количеством данных и обычно отличается высокой точностью предсказаний, но при этом не параллелится, соответственно работает медленнее бэггинга.
Стекинг (Stacking) — это метод, в котором несколько моделей используются для создания мета-модели, которая объединяет их предсказания вместе с новыми признаками. Стекинг хорошо работает в задачах, где есть много признаков и мало данных.
Вопрос 4:
Какие подходы вы используете для предобработки данных перед обучением модели машинного обучения?
Предобработка данных — важный этап в Data Science, который включает в себя ряд подходов и методов для подготовки данных к обучению модели машинного обучения. Ниже перечислены наиболее распространенные подходы:
- Обработка пропущенных значений. Если в данных присутствуют пропущенные значения, то они могут быть заполнены различными методами, например, средним значением, медианой или модой. Другой подход — удаление строк или столбцов с пропущенными значениями.
- Обработка выбросов. Выбросы — это значения, которые сильно отличаются от остальных в выборке. Они могут исказить результаты модели, поэтому их можно удалить или заменить на среднее значение выборки.
- Масштабирование признаков. Если признаки имеют разный масштаб, то это может привести к некорректным результатам модели. Поэтому часто применяют масштабирование признаков, например, стандартизацию или нормализацию.
- Кодирование категориальных признаков. Категориальные признаки — это признаки, которые не являются числовыми, например, цвет или тип автомобиля. Для обучения модели они должны быть преобразованы в числовые значения. Для этого используются различные методы кодирования, например, кодирование One-Hot.
- Выбор признаков. Если в данных присутствуют множество признаков, то некоторые из них могут быть неинформативными и не нести в себе полезную информацию. Поэтому перед обучением модели можно провести отбор наиболее значимых признаков.
- Балансировка классов. Если классы в выборке не сбалансированы, то это может привести к искажению результатов модели. В таком случае можно провести балансировку классов, например, увеличив выборку меньшего класса или уменьшив выборку большего класса.
Выбор подходов и методов для предобработки данных зависит от конкретной задачи и особенностей данных. Важно учитывать как качество, так и скорость работы модели, а также затраты на вычисления и хранение данных.
Вопрос 5:
Какие метрики качества модели машинного обучения в задачах классификации вы считаете наиболее важными и почему?
Метрики качества модели машинного обучения используются для оценки эффективности работы модели на тестовых данных. Наиболее важные метрики зависят от конкретной задачи, однако в целом можно выделить несколько наиболее важных метрик.
- Accuracy — это метрика, которая оценивает количество правильных ответов модели относительно общего числа тестовых примеров. Точность является важной метрикой в большинстве задач классификации, когда важно правильно определить класс объекта.
- Precision (точность) — это метрика, которая оценивает долю правильных ответов положительного класса относительно всех объектов, которые модель определила как положительные. Precision важна в задачах, где ложноположительные результаты могут быть недопустимы, например, в медицинской диагностике.
- Recall (полнота) — это метрика, которая оценивает долю правильных ответов положительного класса относительно всех объектов этого класса в тестовой выборке. Recall важна в задачах, где ложноотрицательные результаты могут быть недопустимы, например, при поиске преступников.
- F1-score — это метрика, которая является гармоническим средним между Precision и Recall. F1-score является более устойчивой метрикой, чем Accuracy, в случае несбалансированных классов.
- ROC-AUC — это метрика, которая оценивает качество классификатора при изменении порога отсечения. ROC-AUC показывает, насколько хорошо модель разделяет классы, и является полезной метрикой для задач классификации с несбалансированными классами.
На сколько вопросов смогли ответить? 🤯
Продолжение следует 🤓
