Machine Learning / AI
Какво е проблемът със студения старт (потребител/предмет) и как се решава?
За опита в ПИК: NLP класификатор на заявки от изпълнители/инженери. Имаше ли много заявки?
Какви задачи могат да очакват през следващите шест месеца?
Какво е моделът roofline и за какво служи?
Какво е SAC (Soft Actor-Critic) и защо да използваме RL с максимална ентропия;
Има ли тимлид в екипа?
Защо при актуализиране на теглата се използва сравнение с епсилон?
Какво да правите, ако тестът вече е бил използван и е показал лош резултат?
Какво е cosine schedule в дифузията?
Защо са необходими метрики освен точността?
Какви проблеми възникват при маркирането на мултимодални данни?
Какво е actor-critic и защо са необходими две мрежи?
Какво отличава mean/max pooling от learnable pooling?
Какви задачи решава ML в откриването на лекарства?
Какво е политика и как се различава стохастичната от детерминираната?
Какво са SSP и DSP?
Ако в задачата за прогнозиране на времеви редове в целта има нули или ниски стойности, коя метрика за качество е по-добре да се използва: MAPE, SMAPE или WAPE?
Как да моделираме конверсиите?
Какво е теоремата на Байес?
Какво е разширяване на заявката?