Machine Learning / AI
ML interjún kérdéseket tehetnek adatstruktúrákról, például fákról és láncolt listákról?
Mi kerül a osztályozóba az audio beágyazásán kívül?
Mik a pénzügyi elvárásaid?
Milyen problémák merülnek fel a véletlenszerű adatok hiányában?
Hogyan értékelné tapasztalatát a táblázatos ML-ben a NLP és LLM-hez képest?
Milyen csapdák vannak az időzónákkal való munkában az időfunkciókban?
Milyen keretrendszereket használnak KG-hez (Neo4j, Stardog, Amazon Neptune)?
Mi az a ring-allreduce, és miért hatékonyabb, mint a paraméter szerver?
Mesélj a lineáris regresszió regularizációjáról: milyen típusai vannak?
Hogyan tanítják a rerankert?
Hogyan viszonyulnak egymáshoz a Recall és Precision, növelhető-e az egyik anélkül, hogy a másikat csökkentenénk? Adj példákat feladatokra.
Miért nevezik véletlenszerű erdőnek a véletlenszerűt?
Hogyan tervezik a munkaidőt?
[név] a Fülöp-szigeteken él? Szándékában áll visszatérni Oroszországba?
Még mindig a cégnél (DOM.RF) dolgozik?
A ROC-AUC értéke 0,8. Hogyan változik, ha megszorozzuk az eredményt 1,25-tel?
Hozzon létre egy új salary_category oszlopot a DataFrame-ben a fizetés értéke alapján (magas/alacsony)
Tudnád egyszerűen elmagyarázni a Recall és az MRR közötti különbséget?
Mi az a LayoutLM, és miben különbözik a dokumentumokhoz készült BERT-től?
Mi az a DocVQA és milyen modellek népszerűek ott?