Machine Learning / AI
Wie hoch ist die Gesamtschwierigkeit bei der Lösung eines Problems mit einem Stapel?
Was ist NTK-aware Scaling RoPE zur Erweiterung des Kontextfensters?
ГазпромбанкKann man garantieren, dass die lineare Regression bei allen Eingabedaten Werte in einem vorgegebenen Bereich vorhersagt?
Erzählen Sie mir vom Gradientenabstieg: Wie funktioniert er und welche Modifikationen gibt es (SGD, Momentum, Adam)?
AvitoWelche Ensemble-Methoden kennen Sie? Welche Gruppen von Ensemble-Methoden gibt es?
AstonWelche Arten von Fehlern gibt es in medizinischen Protokollen und wie werden sie typisiert?
Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von Kreuzvalidierung?
AstonWelche Klassifizierungsaufgabe lösen wir bei der Bewertung der Aussprache von Phonemen?
Wie würden Sie diese Entscheidung den Stakeholdern ohne statistische Kenntnisse erklären?
AndersenWie wurden die Werte von BM25 und Dense-Embeddings vor der Übergabe an den Reranker (Hybridisierung) kombiniert?
Was ist visuelles Servoing?
МегафонWas sind spaltenorientierte Datenbanken und warum sind sie besser für Analysen?
ИннотехWas sind die Hauptkomponenten der grundlegenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
СовкомбанкWelche Engpässe gibt es bei der Bereitstellung von GNN in der Produktion?
VK CloudWarum ist es notwendig, Datentypen in veränderbare und unveränderliche zu unterteilen?
СБЕРHaben Sie Lösungen für die Kunden des Arbeitgebers gemacht — sie haben sie genommen und selbst gewartet?
Was sind langsam wechselnde Dimensionen (SCD) und wie beeinflussen sie ML-Features?
VK CloudWie beeinflusst die Tiefe des Baumes die Qualität des Modells und seine Generalisierungsfähigkeit?
Erzählen Sie von Regularisierungsmethoden und Strategien gegen Überanpassung im Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
AvitoWie hilft Dropout, Überanpassung in neuronalen Netzen zu vermeiden?