Machine Learning / AI

Mida teeb heap push ja kuidas see elemente virna lisab?

Millist probleemi lahendab partii normaliseerimine?

Millist vea piiri kasutada õppimise lõpetamiseks?

Middle — Senior

Avito

Kuidas rakendada algoritmi nullide arvutamiseks ja nihutamiseks massiivis Pythonis?

Kuidas korraldada indeksi uuendamine tootmises ilma seisakuta?

Middle — Senior

Иннотех

Kas BERT-i saab kasutada koos klassifikaatoriga klassifikatsioonitöö jaoks?

Kas on vajalik kogu andmeajalugu säilitada või vanu andmeid kustutada?

Mis on North Star mõõdik ja proxy mõõdikud?

Middle — Senior

Selectel

Rubbles

Mis on kontrafaktuaalsed seletused?

Miks moodulifunktsioon ei sobi gradientlangusele?

Middle — Senior

Яндекс

Mis on parametrilised ja mitteparametrilised statistilised testid?

Rääkige BGE-M3-st: kolm esitust — tihe, harva, mitme-võtmega.

Mis on indeksid andmebaasides ja milleks need on vajalikud?

Middle

Иннотех

Mis on offline RL ja millised on selle võimalikud probleemid?

# Formuleerige ja kirjutage määratlus sellest, mis on roc auc. # Kuidas arvutatakse roc_auc_score? # Kirjutage funktsioon, mis arvutab roc_auc_score vastavalt kirjutatud määratlusele. # Ja iga klasside arvu jaoks, antud prioriteedijärjestusega? # Mudel töötab järgmiselt # y_score[i] >= künnis -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < künnis -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Бонус тесты для нескольких классов y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1

Senior

ivi

Rääkige meile MobileNet ja EfficientNet kohta. Millised on iga arhitektuuri peamised ideed?

Miks enne mudeli testimist tuleb selle sisse lülitada inference-režiimi (model.eval())?

Kas sa lõpetasid õpingud 2025. aastal? Kas see oli bakalaureus, erialad või midagi muud?

Senior

Точка

Kuidas töödelda tühja stringi funktsioonis?

Middle — Senior

СБЕР

Mis vahe on dropoutil ja partii normaliseerimisel?