#interview_questions
Очень важный раздел машинного обучения, особенно для любителей kaggle - валидирование моделей
Вопросы:
1. Что такое кросс- валидация?
2. Какие основные методы кросс валидации вы знаете?
3. Какой из методов самый распространённый в сфере нейросетей? Почему?
4. Можно ли применять кросс валидацию, если у нас сильный дизбаланс классов в датасете?
5. Как бы вы поделили на трейн, вал, тест выборку состоящую из 2000 картинок? А из 20 000? А из 20 000 000?
6. Как валидироваться в задаче с временными рядами? (если не знаете, попробуйте поразмышлять)
В следующий раз будут вопросы по валидации и разбиению датасетов на трейн, вал и тест под выборки)
