#16 Собеседование Data Scientist на Госуслуги. Пора менять профессию))

Коротко о видео

На собеседовании по NLP кандидат обсуждает многоклассовую классификацию обращений, выбор метрик и признаки TF-IDF. Вторая часть проверяет уже инженерную сторону решения: асинхронность, сохранение модели, трансформеры и ускорение инференса.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для несбалансированной многоклассовой задачи нужно заранее выбрать способ усреднения метрик, а не ограничиваться общей accuracy.
• TF-IDF превращает текст в признаки через частоту слова в документе и штраф за его распространённость по корпусу.
• При сравнении CNN, RNN и трансформеров стоит связывать архитектуру с длиной контекста, параллельностью обучения и стоимостью инференса.