Machine Learning / AI
Что такое certified robustness и randomized smoothing?
Как считать perplexity языковой модели? Какие у неё свойства?
Что такое теорема Байеса?
Как работать с пропусками и категориальными признаками в методах опорных векторов и нейросетях?
Что должно содержаться в обучающем датасете для обучения с кросс-энтропией?
Какие знаете оптимизаторы (SGD, Momentum, RMSProp, Adam, AdamW)? В чём идеи и различия?
Как решать задачу суммирования revenue на большом объеме данных?
Что такое kalman filter и где он применяется?
В чем разница между threading и multiprocessing в Python и для каких задач их используют?
Чем grid search отличается от random search? Когда random быстрее?
Какие метрики качества классификации существуют?
Какой learning rate стоит использовать для большого батча, а какой для маленького? Какие правила (linear scaling rule) вы знаете?
Как обрабатывать пропуски и категориальные признаки перед обучением модели?
Как использовать классический ML для улучшения распознавания товаров?
Что такое PPO в контексте RLHF и как считается loss?
Есть ли аналитики, которые занимаются выгрузкой данных и подготовкой витрин?
Что такое discretization (binning) непрерывных признаков и зачем?
Что такое logit bias и где он используется?
Как решать задачу оптимизации неэффективного алгоритма?
Что такое MIG (Multi-Instance GPU) на A100/H100?