Machine Learning / AI
Miből függ az algoritmusok összetettsége, amely n vagy k-tól függ, és attól függ-e?
Mi az a CTC veszteség az OCR-ben?
Mi az a TPR és FPR? Hogyan kapcsolódnak a precízióhoz és a recallhez?
Hogyan használjuk a BERT-et egy SQuAD-stílusú QA feladatban?
Hogyan lehet szövegből olyan beágyazásokat szerezni, amelyek bemenetként szolgálnak egy transzformátorhoz?
Hogyan csökkenti a véletlen erdő az egyes fák hatását a végső előrejelzésre?
Melyik mérőszám fontosabb: a pontosság vagy a recall, a feladattól függően?
Mi a különbség a self-attention és a cross-attention között, és mire használják őket?
Mi az az OOV-token és hogyan kezeli a subword-tokenizáció?
Milyen alternatívák léteznek a CLIP (SigLIP, EVA-CLIP) számára?
Milyen jellemzőket használnak a klasszikus NLP-modellekben (TF-IDF, n-gramok, karakter n-gramok)?
Mi az a gradient boosting? Hol jelenik meg a gradiens?
Mi az a Dropout és hogyan viselkedik a tanítás és az inference során?
Mik az EU AI Act magas kockázatú rendszerekre vonatkozó követelményei?
Hogyan lehet megérteni, hogy a modell alul- vagy túltanult?
Milyen problémák vannak a Sigmoid aktivációs függvénnyel? Hol alkalmazzák és hogyan értelmezik?
Magyarázd el részletesen a multi-head attention-t: mi az a Q/K/V, hogyan számítják ki a figyelem súlyokat, miért több fej.
Mi az a modell dokumentáció (modell kártya, adatlap)?
Értenek a Hugging Face modellek rövid rövidítéseket?
Hogyan határozzák meg a küszöbértékeket a ROC-AUC számításához?