Какви техники се използват за работа с много разредени данни?
Machine Learning / AI
Как може клиентът да разбере, че признакът е незначителен, без да използва важността на признаците в модел с черна кутия?
Какво е neighborhood aggregation и кои функции се използват (средно, сума, max, LSTM)?
Какви са характеристиките на онлайн оценката на препоръки (CTR, конверсия)?
Как помага dropout да се избегне пренасищането в невронните мрежи?
Кое е по-бързо, търсенето в речник или в списък, и защо?
Кои методи за регуляризация съществуват за нелинейни модели?
Кои методи за регуляризация са приложими към невронните мрежи?
Кои са производствените проблеми на OCR (ниска резолюция, изкривявания, сенки)?
Може ли да се гарантира, че линейната регресия предсказва стойности в зададен диапазон при всякакви входни данни?
Каква е разликата между линейната регресия и другите методи при работа с категорийни признаци?
Какво е асимптотична сложност O-голямо и Omega-голямо?
Какво е разнообразие и Максимална Маргинална Значимост (MMR)?
Какво е mining на логове на заявки и какви сигнали извличат?
Какво е A/B тестиране за ML модели и кои бизнес метрики са важни?
Какво са Tensor Cores и кои операции ускоряват?
Трябва ли да мащабираме признаците за линейната регресия и други модели?
Как се различават ембедингите на ELMo от тези на BERT?
Какво е SentencePiece и защо е необходим за езици без явни разделители?
Каква е разликата между prompting на инструктивните модели и базовите LM?