Machine Learning / AI
Was ist empirischer Bayes?
Was ist exponentielles Backoff bei Wiederholungsversuchen in Airflow?
Was ist SASRec und wie ist seine Architektur?
Was ist Quantisierung?
Was ist Performer und was ist die Idee der Random Features Approximation?
Was sind RuBERT/RuRoBERTa und wo werden sie eingesetzt?
Was ist robuste Kovarianzschätzung?
Welche Techniken verhindern katastrophales Vergessen beim Fine-Tuning?
Kann man das Wissen nutzen, dass die Koordinaten ganzzahlig oder halbganzzahlig sind, und wie wendet man es an?
Wie beschreibt man Underfitting und Overfitting in Bezug auf Bias und Variance?
Was sind Factorization Machines (FM)?
Welche Daten aus den Anrufen werden gespeichert: Metadaten oder Audio-/Videoaufnahmen?
Was sind Recall und Precision? Aufgabe: 50 Früchte, 30 Äpfel und 20 Birnen, ein Roboter hat 20 Äpfel richtig gefunden, aber 15 Birnen fälschlicherweise als Äpfel erkannt. Berechnen Sie die Metriken.
Was sind Mixup und Cutmix? Wie beeinflussen sie die Regularisierung?
Was ist Dyna-Q?
Was sind Grafikkarten?
Was passiert mit der Zeichenkette bei der Operation s[left] += 1? Ist es eine Änderung nach Index oder eine Verkettung?
Was sind DeepSORT und ByteTrack für das Multi-Object-Tracking?
Warum ist die Normalisierung von Merkmalen notwendig?
Was sind typische Engpässe im LLM-Service?