Machine Learning / AI
Mi az a LoRA és miért működik (alacsony rang hipotézis)?
Mennyire érdeklik őket a klasszikus gépi tanulási feladatok vagy az NLP és CV feladatok?
Mi az a ROC AUC mérőszám?
Hogyan szeretsz tanulni, olvasni? Vannak saját projektjeid a Kaggle mellett?
Mi az az FFN réteg a transzformátorban, és miért szükséges a nemlineáris működés az attention-blokkok között?
Hogyan ellenőrizhetjük az ajánlások minőségét anélkül, hogy az adatokat tréningre és tesztre osztanánk?
Mi az a dokumentumhossz-normalizálás?
Mi az a Monte Carlo Data?
Mi az a GIL Pythonban, mire való és hogyan működik?
Miért nem old meg minden problémát klasszikus módszerekkel?
Mi a logisztikus regresszió?
Mi az a Temporal Fusion Transformer?
Miért váltottak sok CV feladatban a konvolúciókról (CNN) a figyelem mechanizmusokra (Transformer)?
Meséljen a gépi fordítási feladatról. Mi az a sequence-to-sequence?
Hogyan vetítsük a pontfelhőt a kamerára?
Milyen problémák vannak az ML-modellek A/B tesztjeiben (képzési adatok visszacsatolási ciklus)?
Mi az a replika és shard egy elosztott VDB-ben?
Mi az a jellemzők multikollinearitása? Miért veszélyes és hogyan lehet felismerni?
Milyen tanulható paraméterek vannak a BatchNorm-ban, és mire szolgálnak?
Mi az az agent hosszú távú memóriája, és hogyan építsük fel (összefoglalás, vektormemória)?