what is the difference between catboosting and lightgbm.
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Unternehmen nehmen die Dienste von Machine Learning Engineers in Anspruch, um Systeme zu entwerfen und zu optimieren, mit denen sich ihre Software selbstständig verbessern kann, statt speziell programmiert werden zu müssen. Stellen Sie sich darauf ein, dass während des Vorstellungsgesprächs Ihr Wissen in den Bereichen Informatik und Data Science abgefragt wird. Dabei wird der Schwerpunkt im Zweifelsfall auf dem Erkennen von Mustern und Trends liegen. Erforderlich ist ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
Typische Bewerbungsfragen als Machine Learning Engineer (m/w/d) und wie Sie diese beantworten
Frage 1: Welches sind die wichtigsten Algorithmen, Programmierbegriffe und Theorien, die man als Machine Learning Engineer verstanden haben muss?
Frage 2: Wie würden Sie jemandem, der es nicht kennt, das Konzept des maschinellen Lernens erklären?
Frage 3: Wie bleiben Sie über aktuelle News und Trends im Bereich des maschinellen Lernens auf dem Laufenden?
8,202 machine learning engineer interview questions shared by candidates
Q1. Given a string of characters, find duplicate adjacent characters and remove them. The result should be the string without any duplicate adjacent characters. Ex: given string - “aabc” Output - “bc”
research experience question
How would you scale up a project you worked on?
Split a pandas data frame into training and validation splits.
1st question was like Describe EDA(Exploratory Data Analysis) 2nd question was use case
difference between boosting and bagging
C++ classes
How would I detect whether a point is within a convex hull? Code up a relevant function.
Coding questions were similar to leetcode and other competitive programming
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