数据与评测

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251 道原题
  1. 【训练日志打印内容】训练的时候,打印什么内容可以定位上述问题? 「蚂蚁集团」

    原题

    “上述问题”缺少前文的故障描述。

  2. 【中间指标与Scaling问题排查】有没有除了结果之外,根据其他中间指标观察模型收敛?能不能举一个具体的case来排查模型scaling的问题? 「字节跳动」

    原题
  3. 【复杂场景下算法问题定位】如果你在测试中发现一个算法在复杂交通信号、交通、行人、路口或道路拓扑场景下表现不佳,你会如何定位问题? 「京东」

    原题
  4. 【异常模式发现与预警】请描述一次你通过数据分析发现异常模式并成功预警的经历。 「蚂蚁集团」

    原题
  5. 【指标下降归因分析】支付宝某页面的点击率掉了2个百分点,业务方说是算法模型的问题,数据组说是埋点上报延迟。你作为一个数据分析师,怎么让两方闭嘴,找到真因? 「蚂蚁集团」

    原题
  6. 【模型上线后监控与迭代】在模型部署上线后,如何进行监控和持续优化?请描述监控模型效果的方法、确保及时发现和解决问题的监控系统设计,以及持续迭代的流程。 「京东、蚂蚁集团、阿里巴巴」

    原题
  7. 【离在线不一致排查】当模型在测试集表现好但线上效果差时,离在线不一致问题如何排查和解决?请给出排查思路和解决方案。 「蚂蚁集团、阿里巴巴」

    原题
  8. 【线上故障定位与止血】举一个常见线上故障(超时、输出为空、质量下降等):如何快速定位原因并止血? 「拼多多」

    原题
  9. 【线上问题排查】如果发现线上模型的预测结果有偏差、效果不理想或突然下降,怎么排查是哪个环节出了问题?从哪些方面分析情况? 「百度、美团、阿里巴巴」

    原题
  10. 【长期项目监控体系】在一个长期迭代的后训练项目中,如何建立有效的指标监控体系,以及时发现模型性能衰退或出现新的安全风险? 「蚂蚁集团」

    原题