Machine Learning / AI
Wie wird der ROC-AUC berechnet? Beschreiben Sie den Algorithmus Schritt für Schritt.
In welchem Stadium werden die zufälligen Merkmale im Random Forest ausgewählt: bei jeder Aufteilung oder für den gesamten Baum?
Warum kann man nicht einfach nur an den Ausgaben des Gradient Boosting lernen?
Welche praktischen Tricks beschleunigen die Inferenz von Transformatoren (spekulative Decodierung, Medusa)?
Was sind A2C und A3C?
Was ist NSP (Next Sentence Prediction) und warum hat RoBERTa darauf verzichtet?
Was ist eine 1x1-Faltung und wofür wird sie verwendet?
Was ist DeepSpeed ZeRO Stage 1, 2, 3?
Wer wird bei der Entfernung des ersten Baums einen negativeren Effekt haben: das Boosting- oder das Bagging-Modell?
Welche Lernrate sollte für große Batches und welche für kleine verwendet werden? Welche Regeln (lineare Skalierungsregel) kennst du?
Was ist ein Feature Store und welche Aufgaben löst er (Feast, Tecton)?
Warum kann man nicht einfach die Medianwerte bei jedem Worker berechnen und dann zusammenführen?
Was ist ein Konfidenzintervall?
Was ist Monte Carlo Data?
Wie ist die Liste in Python aufgebaut und wie ist die zeitliche Komplexität der wichtigsten Operationen?
Welche Bibliotheken verwenden Sie zur Lösung typischer Aufgaben des maschinellen Lernens?
Wie schreibt man eine Abfrage mit CTE in SQL?
Welche Regularisierungsmethoden gibt es für nichtlineare Modelle?
Was sind Thompson Sampling und UCB?
Wie man Suchanfragen und die Historie des Nutzers nutzt, um die Auslieferung beim Kaltstart zu gestalten?