Как разделяме данните за кръстосана проверка?
Machine Learning / AI
Изпълнихте ли собствените си модели в производството?
Можете ли да обясните как работи Early Stopping? Може ли да се приложи в класическото машинно обучение?
Работили ли сте с Docker, MLflow, Airflow?
Как се измерва близостта между вгражданията на думи?
Какви методи за клъстеризация на експеримента съществуват (кластерна рандомизация)?
Така че, никъде на работа не си имал цикъл на разработка от край до край, от събиране на данни до продажба?
Как се проявяват слабите модели?
Как да организираме автоматично събиране на данни и обучение с Airflow?
Защо напускате текущото си работно място?
Разкажете за Random Forest: как работи механиката на обучението, как се формират дърветата, как се прави предсказание за задачите за класификация?
Какви ограничения има AutoML при големи данни?
Как работи конволюционният слой?
Как да реализираме логиката за автоматично отхвърляне на обаждания при повече от 10 обаждания за 15 минути от потребител?
Разкажете за Batch Normalization: какво е и защо е необходимо?
Разкажете за архитектурата на трансформатора: encoder-decoder, какво се случва вътре в декодера?
Разкажете за алгоритъма на линейната регресия: как работи, какво се обучава и има ли аналитично решение.
Кои реализации на градиентния буустинг знаеш?
Какво е bagging?