Machine Learning / AI
Lze považovat nový model s F1 skóre 0,81 za lepší než model s 0,8 a ihned ho nasadit do produkce?
Jaké jsou způsoby optimalizace těžkých dotazů do databáze?
Co je to trade-off mezi průzkumem a využitím v RL?
Co je target encoding a jaké má problémy (overfitting, leakage)?
Může atrous (rozšířená) konvoluce vůbec nikdy nepoužít nějaký pixel v původním obrázku?
Co je to depthwise separable convolution a kde se používá (MobileNet)?
Jak je v Pythonu realizována paralelizace s ohledem na GIL (multiprocessing, vlákna, asyncio, C rozšíření)?
Kde končila zóna odpovědnosti a měl jste zkušenosti s psaním produkčního kódu?
Co je GIL v Pythonu?
Co je to přeučení a jak s ním bojovat?
Co je to rozpoznávání pojmenovaných entit (NER)? Jaké označení se nejčastěji používá (BIO, BIOES)?
Co dělat s datovým souborem před tréninkem modelu?
Jaké role byly v týmu?
Je špatné indexovat všechna pole a proč?
Co je to bagging a proč snižuje varianci modelu?
Co je BERTScore a proč je lepší než BLEU pro hodnocení generace?
Co je to knowledge graph a kde se používají?
Co je to registry modelů a jaké nástroje jste použili (MLflow, W&B)?
Jak funguje Non-Maximum Suppression (NMS) a k čemu je potřeba?
Jaké jsou vlastnosti lékařských snímků (DICOM, CT, MRI)?