Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

1. Twój model osiąga znakomite wyniki na danych treningowych, ale na nowych danych radzi sobie słabo. Co robisz?

2. Dostajesz zbiór danych z brakami, duplikatami i datami zapisanymi w różnych formatach. Jak zaczynasz?

3. Jak czujesz się w matematyce potrzebnej w uczeniu maszynowym: statystyce, rachunku prawdopodobieństwa, algebrze liniowej?

4. Model wykrywający oszustwa ma bardzo wysoką trafność, a mimo to nie wychwytuje prawie żadnego oszustwa. Co się dzieje?

5. Jak podchodzisz do programowania w codziennej pracy?

6. Przełożony chce „sieci neuronowej” do problemu, który być może rozwiąże prosty model regresji. Jak postępujesz?

7. Model działa w środowisku produkcyjnym od kilku miesięcy, a jego wyniki stopniowo się pogarszają. Co robisz?

8. Masz wyjaśnić działowi sprzedaży, dlaczego model przewiduje odejście konkretnych klientów. Jak to robisz?

9. Jak reagujesz na pojawienie się nowej metody uczenia maszynowego, o której głośno w branży?

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia studiów podyplomowych „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe”?