Machine Learning / AI
Что такое квантизация в машинном обучении? Как происходит квантизация из FP32 в INT8 — из числа с плавающей точкой в целочисленное?
Как линейная модель справляется с мультиколлинеарностью признаков?
Как был организован процесс работы? Откуда приходили задачи, как определялись сроки?
Расскажите про оптимизатор Adam: из чего он состоит?
Это было в виде теста/пилота или сразу пошло в прод и им пользовались менеджеры?
Кто занимался выкаткой в продакшен и какие метрики успеха были у проекта?
Расскажите о своем проекте с двумя моделями (GigaChat и локальная модель, обученная LoRA)
Какая роль в команде тебе больше близка — ML/AI или инженерные задачи?
Какой смысл применения RAG-систем?
Что делать, если хотим обучаться на 4 примерах?
Можете объяснить механизм работы алгоритма k-ближайших соседей?
Как ты понял бы, почему ученики в группе с рекомендательной системой перестали выполнять рекомендуемые задания?
С какими базами данных вы работали?
ROC-AUC равен 0.8. Как он изменится при умножении score на 1.25?
Запишите формулу регуляризации (ElasticNet) и добавьте её к функции потерь.
Ты слишком уходишь в технику, когда тебя просят рассказать простые вещи. Как ты это прокомментируешь?
Можете ли вы подробнее объяснить, что такое precision и recall и как они связаны с F1-score?
Что делаем с данными, чтобы получить отличие между моделями в bagging?
Вопросы кандидата о формате работы и команде.
Как собрать train/val/test split и бенчмарк? Как правильно разбить данные?