Machine Learning / AI

Heap push nə edir və necə element əlavə edir yığına?

Batch normallaşdırma hansı problemi həll edir?

Təlimi dayandırmaq üçün hansı səhv həddindən istifadə etmək lazımdır?

Middle — Senior

Avito

Python-da massivdə sıfırların sayılması və hərəkət etdirilməsi alqoritmini necə həyata keçirmək olar?

İş vaxtı dayanmadan indeksin yenilənməsini necə təşkil etmək olar?

Middle — Senior

Иннотех

BERT-i təsnifat tapşırığı üçün təsnifatçı ilə birlikdə istifadə etmək mümkündürmü?

Bütün məlumatların tarixçəsini saxlamaq lazımdır, yoxsa köhnə məlumatları silmək lazımdır?

North Star metrikası və proxy metrikləri nədir?

Middle — Senior

Selectel

Rubbles

Qeyri-müəyyən izahlar nədir?

Niyə modul funksiyası gradient enişi üçün uyğun deyil?

Middle — Senior

Яндекс

Parametrik və parametrik olmayan statistik testlər nədir?

BGE-M3 haqqında danışın: üç təqdimat — sıx, seyrek, çox-vektorlu.

Verilənlər bazalarında indekslər nədir və onlar nə üçün lazımdır?

Middle

Иннотех

Offline RL nədir və onun potensial mənfi cəhətləri hansılardır?

# ROC AUC nədir formulalaşdırın və təsvirini yazın. # ROC AUC skoru necə hesablanır? # Yazılmış təsvirə uyğun olaraq roc_auc_score hesablayan funksiyanı yazın. # Və təsadüfi sayda sinif və verilmiş prioritet sırası üçün? # Model aşağıdakı kimi işləyir # y_score[i] >= eşik -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < eşik -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Bonus testlər çox sinif üçün y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1

Senior

ivi

MobileNet və EfficientNet haqqında danışın. Hər bir memarlığın əsas fikirləri nədir?

Modeli sınaqdan əvvəl niyə inference rejiminə (model.eval()) keçirmək lazımdır?

2025-ci ildə təhsilini başa vurmusunuz — bu bakalavr, ixtisas və ya başqa bir şey idi?

Senior

Точка

Funksiyada boş sətir necə işlənir?

Middle — Senior

СБЕР

Dropout və partiyalı normallaşdırma arasındakı fərq nədir?