#3 Собеседование Data Scientist на 650к в месяц

Коротко о видео

Запись Data Science-интервью о задачах с текстом: разметке, генерации и уменьшении моделей. Вопросы связывают выбор ML-подхода с качеством данных и ограничениями внедрения.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для текстовой модели сначала определите, какие данные и разметка доступны, а не выбирайте архитектуру по названию.
• Генеративный результат нужно оценивать по задаче пользователя и заранее заданным критериям качества.
• Сжатие модели — компромисс между размером, скоростью и потерей качества, который надо измерять.