Machine Learning / AI
Mi az a model registry és milyen eszközöket használtál (MLflow, W&B)?
Mi az a torch.compile és milyen korlátai vannak?
Mi az adat szerződések?
Mi az asztal kivonás és milyen modellek (TableNet, TATR)?
Hogyan egyesülnek a fej kimenetei az FPN-ben (Jellemző Piramis Hálózat)?
Mi az exploration-exploitation kompromisszum az RL-ben?
Hogyan épül fel a RAG architektúra?
Mi az a COG (Cloud-Optimized GeoTIFF)?
Milyen típusú konvolúciókat ismersz (standard, depthwise, separable, dilated, transposed, grouped)? Ötletek, előnyök és hátrányok mindegyikről.
Mi a matematikai ötlet a diffúziós modellek mögött? Mi az a forward és reverse folyamat?
Mi az a p-érték és mire való?
Mik a legjobb gyakorlatok a GPT-4-osztályú modellekhez tartozó promptok írásához?
Miben különböznek a kétlépcsős detektorok az egylépcsősöktől az architektúra, a sebesség és a minőség tekintetében?
Számítható-e az új modell, F1-pontszámmal 0,81, jobbnak, mint a 0,8-as modell, és azonnal be lehet indítani a gyártásba?
Mi az a DML (kettős gépi tanulás)?
Hogyan választják ki a küszöbértéket és milyen kritériumot választanak?
Mekkora legyen a fák mélysége a Random Forest és a boosting esetében?
Hogyan kell kinéznie az átalakítónak, hogy felismerje a szakmai terminológiát?
Milyen optimalizációkat végez a Spark?
Mi az a Sentence Embeddings és miben különböznek a word embeddings-től?