Machine Learning / AI
Was ist der p-Wert und wofür wird er benötigt?
Wie wird der Schwellenwert ausgewählt und welches Kriterium wird gewählt?
Wie arbeitet man mit NULL in SQL?
Was ist Bayesian Optimization und Akquisitionsfunktionen (EI, UCB, PI)?
Was sind EasyOCR und PaddleOCR?
Wie man Trainingsdaten für die Klassifikation auf der Grundlage von Anzeige- und Kaufhistorien erstellt?
Wir lösen ein binäres Klassifikationsproblem. Wie ändern sich die Metriken Präzision und Recall, wenn Sie 10 Objekte der Klasse 0 aus dem Ziel entfernen?
Was ist Faiss und wie ist es aufgebaut?
Was sind A2C und A3C?
Was sind Sentence Embeddings und wie unterscheiden sie sich von Word Embeddings?
Was ist eine 1x1-Faltung und wofür wird sie verwendet?
Wer wird bei der Entfernung des ersten Baums einen negativeren Effekt haben: das Boosting- oder das Bagging-Modell?
Wie funktioniert das Matching der Bounding Box in den Modellen YOLO und DETR?
Wie wird der ROC-AUC berechnet? Beschreiben Sie den Algorithmus Schritt für Schritt.
Was ist Sample Selection Bias in der Experimentplattform?
Was passiert mit der Qualität jedes Modells, wenn das erste gebaute Baum in einem Gradient Boosting und einem Zufallswald mit 1000 Bäumen entfernt wird?
Wie ist die Liste in Python aufgebaut und wie ist die zeitliche Komplexität der wichtigsten Operationen?
Welche Methoden der Anomalieerkennung für Bilder (PaDiM, PatchCore)?
Worin unterscheiden sich autoregressive und maskierte Sprachmodelle?
Warum wird der B-Baum-Index am häufigsten verwendet und wie ist seine algorithmische Komplexität?