Machine Learning / AI
Как получить разметку данных?
Что такое метод next в итераторах и как он реализуется?
Что такое safety benchmarks (ToxiGen, RealToxicityPrompts) и как их интерпретировать?
Что такое exploration-exploitation tradeoff и как реализуется (Thompson sampling, epsilon-greedy)?
Какие сложности возникают при использовании Word2Vec и NLTK для русского языка?
Какие ошибки в тренировочном цикле могут ухудшить обучение и качество модели?
В чем разница между логлоссом и кросс-энтропией?
Что такое neighborhood aggregation и какие функции используют (mean, sum, max, LSTM)?
Что такое foundation модели для временных рядов (Chronos, TimesFM, Lag-Llama)?
Как проверить нормальность выборки? Какие критерии и визуальные методы вы знаете?
Что такое ROC-кривая и как она используется для оценки классификаторов?
Что такое stale embeddings и как с ними бороться?
Что будет, если не вызвать model.eval() на этапе валидации?
Когда медиана лучше средней?
Что такое safety classifier на выходе диалога?
Какие ресурсы по моделям и статьям вы мониторите?
Какой функционал оптимизируется при обучении логистической регрессии?
Что такое differential privacy и определение (epsilon, delta)?
Можно ли использовать линейную регрессию в условиях смещения выборки?
Что такое gradient compression и где он применяется?