Machine Learning / AI
Какво е кръстосана валидиране? Какви има?
Какво са машините за факторизация (FM)?
Как подобрява градиентният буустинг представянето на моделите за машинно обучение?
Как работи механизмът на внимание в BERT и защо е по-ефективен от Word2Vec?
Кои са методите за автоматично откриване на счупени тръби?
Какви видове регуляризация знаеш?
И това би добавил сега към продукта, да? (уточнение за FAQ кеша)
Какво е токенизация?
Какво е Tversky загуба?
Посочете поне три ограничения, които е важно да се вземат предвид при работа с LLM като технология.
Какво превръща скоростта на модела в етикета на класа?
Имаш ли въпроси за проекта и формата на работа?
Има ли задачи, бизнес области или ограничения по местоположението, които определено не искате да виждате в подбора на проекти?
Коя метрика да изберем за регресия с изключения: MSE или MAE?
Кои хиперпараметри на LoRA знаеш?
Разкажи за проект с класическо ML (не LLM), с който се гордееш.
Какво е методът next при итераторите и как се реализира?
Разкажи ми за геометричния смисъл на регуляризацията.
Как да проверите върху какво се базира моделът?
В какво се различават GNN от класическите алгоритми за графи (PageRank, разпространение на етикети)?