Machine Learning / AI
Какво е пренасищане? Какви са начините за борба с него?
Как се подбира прага и кой критерий се избира?
Кои са съвременните модели TTS (Tortoise, XTTS, StyleTTS2, ElevenLabs)?
Кои са капаните при изграждането на KG от неструктуриран текст?
Какво е анализ на оформление в документи?
Какво ще се случи с качеството на всеки модел, ако изтрием първото построено дърво в градиентен буустинг и случайна гора от 1000 дървета?
Каква е разликата между авторегресивните и маскираните езикови модели?
Кои метрики за мултикласова класификация знаете? Техните плюсове и минуси (macro, micro, weighted).
Как трябва да изглежда структурата за обучение на трансформатор за разпознаване на специализирана терминология?
Какво е ROC крива?
Какво е Donut и защо подход без OCR?
Как да сравним разходите за inference на различни доставчици и self-hosted решения?
Кои могат да бъдат капаните при нормализиране на данните за решаване на проблема с екстраполацията в случаен лес?
Как да преобразуваме предмети в embeddings и да ги препоръчваме въз основа на тях?
Какво е мултиколинеарност на признаците? Защо е опасна и как да я открием?
Защо рядко се използва сигмоидната функция като функция на активация в невронните мрежи?
Какви са мета-учениците (S-learner, T-learner, X-learner, R-learner)?
Какво е p-стойността и за какво е необходима?
Какво е bias при избор на проби в експерименталната платформа?
Какви оптимизации на инференса на стандартен LLM могат да бъдат предложени, ако корпоративният GPT работи бавно?