Machine Learning / AI
Jaké problémy jsou při A/B testování ML modelů (smyčka zpětné vazby tréninkových dat)?
Co je to replika a shard v distribuované VDB?
Co je to multikolinearita atributů? Čím je nebezpečná a jak ji odhalit?
Jaké učící parametry jsou v BatchNorm a k čemu slouží?
Co je to dlouhodobá paměť agenta a jak ji budovat (shrnutí, vektorová paměť)?
Na co je úkol look-alike?
Co je to beam search a proč se zřídka používá pro otevřenou generaci?
Co jsou maskované autoenkodéry (MAE) pro CV?
Co je to průzkum poháněný zvědavostí?
Jak zorganizovat kontejnerizaci a nasazení modelů?
Jaké metody normalizace rozdělení dat existují?
Co je to geohash a jak ho použít jako vlastnost?
Jak vyjádřit počet míčů ve druhém koši přes počet míčů v prvním?
Co je to interleaving ve vyhledávání a doporučeních?
Jaké metody detekce anomálií jsou specifické pro časové řady?
Kdybychom měli nekonečné zdroje a nás nezajímala rychlost konvergence, kterou metodu GD, SGD nebo Mini-Batch SGD bychom měli použít?
Proč se síť s BatchNorm rychleji konverguje?
Jak spočítat perplexitu jazykového modelu? Jaké má vlastnosti?
Co je to spravedlnost v ML a jaké existují definice (demografická rovnost, vyrovnané šance)?
Jaká je pravděpodobnostní interpretace ROC-AUC?