Machine Learning / AI
Was ist Klassenungleichgewicht und wie bekämpft man es?
Was ist word2vec?
Wie hilft das Modell dem Geschäft?
Was ist die Idee von Cycle-GAN? Welche Verluste werden darin verwendet?
ROC-AUC = 0.9. Was passiert mit dieser Metrik, wenn man alle Vorhersagen des Modells mit 3 multipliziert?
Was zeigt der Aufmerksamkeitsvektor in Transformatoren?
Welche Beschleunigungen bei der Inferenz werden erreicht?
Warum setzt die L1-Regularisierung einige Gewichte auf Null, während die L2-Regularisierung dies nicht tut?
Welche Möglichkeiten gibt es, schwere Datenbankabfragen zu optimieren?
Was ist NVIDIA Nsight Compute und wie verwendet man es?
Welche Überprüfungen sind bei der Wahl der Lernrate für SFT LLM durchzuführen?
Kann der zentrale Grenzwertsatz bei einer nicht-normalverteilten Grundgesamtheit angewendet werden?
Wir lösen ein Problem der linearen Regression, alle y > 0. Welche der aufgeführten Algorithmen können eine negative Vorhersage liefern: lineare Regression, KNN, Gradient Boosting, Baum, Zufallswald, neuronales Netzwerk?
Was ist Bagging und warum reduziert es die Varianz des Modells?
Welche Datenstruktur liegt dem dict in Python zugrunde? Wie werden Kollisionen aufgelöst?
Was ist disparater Einfluss?
Wie wurde BERT trainiert? Was sind MLM und NSP?
Welche spezifischen Augmentierungen für Satellitenbilder (Rotation, Multi-Skala)?
Wie viele Zyklen sind erforderlich, um Listen ohne Lambda-Funktionen zu sortieren und zu verbinden?
Was ist der Bias-Variance-Tradeoff?