Machine Learning / AI
Какие метрики мониторинга ML-моделей в проде вы настраивали?
Что такое A/B testing для ML-моделей и какие метрики бизнеса важны?
Почему регуляризация помогает бороться с переобучением?
Какие источники данных для ML вы интегрировали (DWH, Kafka, S3)?
Как отслеживать полноту загрузки данных?
Как отслеживать изменения бизнес-атрибутов в уже загруженных данных?
Что такое CDC (change data capture) и где он применяется?
Как дерево возвращает вероятность принадлежности объекта к классу?
Какие виды ошибок бывают в медицинских протоколах и как их типизировать?
Что такое FP8 и где он применяется в обучении/инференсе?
Какие ресурсы по моделям и статьям вы мониторите?
Что такое visual question answering (VQA)?
Какие недостатки Bayesian подходов на практике?
Как файнтюнить BERT под NER? Какая loss и токенизация меток?
Какие проблемы при бэктесте моделей временных рядов?
Как упростить решение, чтобы пройти по списку меньше раз?
Какая разница между PCIe и SXM формами GPU?
Что такое SAC (Soft Actor-Critic) и зачем maximum entropy RL?
Как бот обращается к модели?
Какие особенности прогноза с праздниками и редкими событиями?