Machine Learning / AI
Was ist Quantisierung im maschinellen Lernen? Wie erfolgt die Quantisierung von FP32 zu INT8 — von einer Gleitkommazahl zu einer Ganzzahl?
Welche Use-Cases gibt es für uplift im Marketing (Zielpopulation)?
Was ist Re-Ranking und Cascade-Architektur bei einer Suchmaschine?
Was ist class-aware vs class-agnostic NMS?
Welche Methoden können zur Bildgenerierung verwendet werden (GAN, VAE, Diffusionsmodelle, autoregressiv)? Vor- und Nachteile jeder Methode.
Worin besteht der Unterschied zwischen Top-k- und Top-p-(Kern-)Sampling?
Was ist geschichtete Stichprobe bei Experimenten?
Warum gibt es mehrere Aufmerksamkeitshäupter im Transformer? Was lernen sie in der Praxis?
Was ist eine Bottleneck-Schicht und wofür wird sie verwendet?
Was ist eine Schwelle (threshold)?
Was ist der Unterschied zwischen Faltung und Kreuzkorrelation?
Wie berechnet man das Alter in Jahren zwischen dem aktuellen Datum und dem Geburtsdatum in Python?
Wie kann die Verarbeitung von Ton zur Analyse von Metriken angewendet werden?
Was ist Ordered Boosting in CatBoost?
Erzählen Sie uns von XLM-R und multilingualem NLP.
Was ist p-tuning?
Welche Aufgaben lösen GNNs in Empfehlungssystemen (PinSage, LightGCN)?
Welche Praktiken werden bei der Neuprogrammierung historischer Merkmale (Backfill) angewendet?
Haben Sie schon einmal mit Entwicklungsmethodologien gearbeitet?
Wozu dient __len__ in Dataset? Warum müssen wir die Länge kennen?