Machine Learning / AI
Wovon hängt die Komplexität der Algorithmen ab, die von n oder k abhängt, und wovon hängt sie ab?
Was ist CTC-Verlust in OCR?
Was sind TPR und FPR? Wie hängen sie mit Präzision und Recall zusammen?
Wie erhält man Embeddings aus dem Text, die als Eingabe für einen Transformer dienen?
Wie man BERT in einer SQuAD-ähnlichen QA-Aufgabe verwendet?
Wie reduziert der Zufallswald den Einfluss einzelner Bäume auf die endgültige Vorhersage?
Welche Metrik ist wichtiger: Präzision oder Recall, abhängig von der Aufgabe?
Was ist der Unterschied zwischen Self-Attention und Cross-Attention, und wofür wird jeder verwendet?
Was ist ein OOV-Token und wie geht die Subword-Tokenisierung damit um?
Welche Alternativen gibt es zu CLIP (SigLIP, EVA-CLIP)?
Welche Merkmale werden in klassischen NLP-Modellen verwendet (TF-IDF, N-Gramme, Character N-Gramme)?
Was ist Dropout und wie verhält es sich beim Training und bei der Inferenz?
Was ist Gradient Boosting? Wo erscheint der Gradient?
Welche Anforderungen stellt die EU AI Act an Hochrisikosysteme?
Wie erkennt man, ob ein Modell unter- oder überanpasst ist?
Welche Probleme hat die Sigmoid-Aktivierungsfunktion? Wo wird sie angewendet und wie wird sie interpretiert?
Erklären Sie im Detail die Multi-Head-Attention: Was sind Q/K/V, wie werden die Aufmerksamkeitsgewichte berechnet, warum mehrere Köpfe.
Was ist die Modelldokumentation (Model Card, Datenblatt)?
Verstehen die Hugging Face-Modelle kurze Abkürzungen?
Wie werden die Schwellenwerte für die Berechnung von ROC-AUC festgelegt?