Machine Learning / AI
От какво зависи сложността на алгоритмите, която зависи от n или k, и от какво зависи тя?
Какво е CTC загуба в OCR?
Какво са TPR и FPR? Как са свързани с прецизността и recall?
Как да използвате BERT в задача за QA в стил SQuAD?
Как да получите ембедингите от текста, които ще се използват като вход в трансформатор?
Как случайният лес намалява влиянието на отделните дървета върху крайното предсказание?
Коя метрика е по-важна: прецизност или recall, в зависимост от задачата?
Каква е разликата между self-attention и cross-attention и за какво се използва всеки?
Какво е OOV токен и как се справя с него субдуърд токенизацията?
Какви алтернативи има на CLIP (SigLIP, EVA-CLIP)?
Какви признаци се използват в класическите модели за NLP (TF-IDF, n-грамове, n-грамове на символи)?
Какво е градиентен буустинг? Къде се появява градиентът?
Какво е Dropout и как се държи при обучение и при inference?
Какви са изискванията на EU AI Act за системи с висок риск?
Как да разберете дали моделът е недообучен или преобучен?
Какви са проблемите на функцията за активиране Sigmoid? Къде се прилага и как се интерпретира?
Обяснете подробно за multi-head attention: какво са Q/K/V, как се изчисляват теглата на вниманието, защо има няколко глави.
Какво е документацията на модела (карта на модела, datasheet)?
Разбират моделите на Hugging Face кратки съкращения?
Как се определят праговете за изчисляване на ROC-AUC?