Machine Learning / AI
Как обеспечивать качество данных и какие инструменты и процессы использовать?
Какие модели минимизируют bias, а какие variance, сравнивая бустинг и бэггинг?
Что такое actor-critic и зачем нужны две сети?
Что такое ONNX, TorchScript, TensorRT, OpenVINO в задачах сервинга?
Какие библиотеки для нейросетей использовали?
Как p-value связывает наблюдаемые данные и нулевую гипотезу?
Какой вид U-Net используется в Stable Diffusion? Какие особенности у него по сравнению с обычным U-Net?
Что такое контекстуальные эмбеддинги? Приведите примеры моделей.
Почему нельзя просто считать медиану на каждом воркере и потом объединять?
Как структурировать system prompt, чтобы модель не уходила от инструкции?
Какие магические методы существуют в Python?
Что такое click model (cascade, DBN, UBM)?
Как нормировать доход клиента для оценки платежеспособности?
Как считается параметрика трансформера (количество параметров от d_model и слоёв)?
Что такое diarization и какие подходы (clustering, EEND)?
Как выглядит среднестатистический рабочий день разработчика?
Были ли данные анонимизированы?
Как оценивается релевантность ответа в модели?
Что такое DeepSORT и ByteTrack для multi-object tracking?
Что такое back-translation и как её применяют при обучении NMT?