Ի՞նչ նշաններ են օգտագործվում դասական NLP մոդելներում (TF-IDF, n-գրամներ, նիշ n-գրամներ):
Machine Learning / AI
Ի՞նչ է Նամակային Ենթակա Հետախուզությունը (NER): Ո՞ր նշումը ամենից հաճախ է օգտագործվում (BIO, BIOES):
Ի՞նչ դեր ունի residual connection-ը և LayerNorm-ը Transformer բլոկում։
Ի՞նչ է մրցանակի մոդելը և ինչպիսի՞ն են նրա ուսուցման առանձնահատկությունները։
Ի՞նչ խնդիրներ կան դեմքի/ ձեռքերի արտեֆակտների հետ դիֆուզիոն մոդելներում և ինչպես պայքարել դրանց դեմ։
Ի՞նչ է bounding box-ը և ինչպիսի՞ ձևաչափեր կան (xyxy, xywh, cxcywh)։
ԻՎՖ ցուցանիշը ինչ է և ինչու են անհրաժեշտ կենտրոնները։
Ի՞նչ է atrous (դիալատացված) կոնվոլյուցիան և ինչպես է այն ընդլայնում receptive դաշտը։
Ի՞նչ է diarization-ը և ինչպիսի մոտեցումներ (clustering, EEND):
Ի՞նչ է stochastic depth-ը և ինչու է այն օգտագործվում EfficientNet-ում։
Ի՞նչն է տարբերությունը coco mAP և Pascal VOC mAP-ի միջև։
Համեմատեք դասակարգումը, տեղադրումը և հայտնաբերումը։
Ինչն է տարբերությունը BERT մոդելի և GPT-ի միջև՝ ճարտարապետություն և ուսուցման խնդիր?
Ի՞նչ է վավերացման շղթան (CoVe):