Machine Learning / AI
Какво е re-ranking и каскадната архитектура на търсачка?
Какво е class-aware срещу class-agnostic NMS?
Какво е стратифицирано пробиране в експериментите?
Защо в трансформера има няколко глави за внимание? Какво учат на практика?
Какво е контрастивното обучение като цяло (SimCLR, MoCo)?
Ако имахме безкрайни ресурси и нямаше значение скоростта на сближаване, коя метода GD, SGD или Mini-Batch SGD е по-добре да използваме?
Защо мрежата с BatchNorm се сближава по-бързо?
Как да използвате Airflow за оркестрация на ETL процеси?
Какво е feature store и какви задачи решава (Feast, Tecton)?
Разкажете ни за XLM-R и многоезичния NLP.
Какви задачи решават GNN в системите за препоръки (PinSage, LightGCN)?
Работили ли сте някога с методологии за разработка?
Как да свържа базата данни с въпроси и отговори с външен уебсайт за решаване на задача?
Каква е разликата между DiT (Diffusion Transformer) и U-Net при дифузията?
Какво е популярност-баяс и как да се борим с него?
Какво е HyDE (Hypothetical Document Embeddings)?
Разкажете за задачата за машинен превод. Какво е sequence-to-sequence?
Какво означават компонентите TF и IDF?
Опишете задачата за групиране на съседни числа в диапазони.
Как да изчислим размера на пробата за A/B тест?