Machine Learning / AI
Что такое apriori и aposteriori распределение?
Какие есть методы выбора threshold по ROC кривой?
Что такое needle-in-a-haystack и какие у него ограничения?
Что такое Medusa и multi-token prediction heads?
Зачем нужна задача look-alike?
Можно ли использовать Precision-Recall кривую вместо ROC AUC при дисбалансе классов?
Какие приёмы предотвращения переобучения в boosting (subsample, colsample, min_child)?
Какие метрики классификации использовать при сильном дисбалансе классов?
Какие решения принять при нехватке ресурсов для обработки запросов с задержкой?
Какие способы нормализации распределения данных существуют?
Что такое discretization (binning) непрерывных признаков и зачем?
Что такое NCNN и какие у него use-кейсы?
Чем RoBERTa отличается от BERT в процедуре обучения?
Что такое proportional hazards assumption и как её проверять?
Что такое One-Class SVM?
Как агенту работать с очень большой схемой инструментов (function selection)?
Какой bias и variance у различных типов моделей: линейные модели, деревья, ансамбли деревьев?
Почему селекты могут стать медленнее при большом количестве индексов?
Какую семантику должны отражать бэдинги для идентификации?
Какие способы уменьшения размера модели при сохранении качества существуют?