Machine Learning / AI
Какво е веригата за проверка (CoVe)?
Опишете задачата за интегриране на виртуална АТС с CRM за показване на картата на клиента при входящо повикване.
Представете си, че работите с модел в PyTorch и след като го превключите в режим на оценка eval() виждате, че метриките на фиксиран тестов набор от 10 000 примера се променят при всяко изпълнение. Фиксирате началното състояние на генераторите на случайни числа за възпроизводимост: къде още може да се крие източникът на промените? Обяснете ролята на Dropout, BatchNorm и torch.no_grad() и назовете метриките с прагове, по които ще проверите стабилността на резултатите.
Защо се изключва dropout при inference?
Защо в отговора на метода се получава идентификаторът на оператора, който е приел обаждането?
Защо използваш термина QPS вместо RPS и как се различават?
Кои са метриките за офлайн оценка на препоръките (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?
Кои методи за еднокласова класификация съществуват?
Какво е InfiniBand и защо се използва в тренировъчните клъстери?
Кои характеристики на невронните мрежи ги правят мощни за задачи на машинното обучение?
Как да обработваме поток от данни за изчисляване на медиана с ограничена памет?
Какво интересно или ново има в работата, с което може да се похвалите?
Как да опростим ResNet50 в задача за класификация?
Как да различим триъгълник от кръг на изображението?
Знаеш ключовите реализации на градиентния буустинг и техните характеристики?
Каква беше вашата роля в проекта за одит на документи?
Какво е хомоморфно криптиране и защо се използва в ML?
Какво е рамката за оценка RAG (Ragas, TruLens)?
Какво е H(X) в контекста на класификацията, например ентропия?
Работили ли сте някога с бази данни?