Machine Learning / AI
Какво е политика и как се различава стохастичната от детерминираната?
Какво е Medusa и много-токен предсказателни глави?
Как да използвате допълнителни признаци за избор на функции?
Какво е теоремата на Байес?
Какво е разширяване на заявката?
Какво е позиционното кодиране в трансформатора?
Какво е PCA-базирана аномалия и какъв вид ъгъл има към подпространството?
Защо трябва да има параметър shuffle в тренировъчния даталоадър при обучение за повече от една епоха?
Как се измерва и описва сложността на алгоритмите?
Какво отличава диференциращия NAS (DARTS) от базирания на RL?
Какви са изискванията за съответствие за ML с PII (GDPR, FZ-152)?
Какви са хипотезите при проверка на хипотези?
Опишете цикъла на обучение за бинарна класификация с невронна мрежа (линеен -> relu -> линеен -> сигмоид). Каква функция за загуба да изберете?
Какво е data drift и concept drift?
Как да търсите и коригирате проблеми в данни с времеви интервали и стойности по подразбиране?
На дисбалансирана извадка моделът има recall 100% и precision 1%. Какво се случи?
Какво е EfficientDet?
Как да постигнем идемпотентност в система за известия?
Как да вземем предвид случаите с нули в произведението на елементите на списък?
Какво е моделна карта и за какво служи?