Ի՞նչ պետք է լինի ծառերի խորությունը Random Forest և boosting-ում:
Machine Learning / AI
Ինչպես է աշխատում LightFM ալգորիթմը?
Ի՞նչ է p-արժեքը։
Ի՞նչ է գծային ռեգրեսիան։
Կարո՞ղ է կենտրոնական սահմանային տեսությունը կիրառել ոչ նորմալ բաշխմամբ ընդհանուր զանգվածի դեպքում։
Ի՞նչ է threading և multiprocessing-ի տարբերությունը Python-ում և ինչ նպատակներով են դրանք օգտագործվում:
Ի՞նչ է սեմանտիկ սեգմենտացիան, ինստանս սեգմենտացիան և օբյեկտների հայտնաբերումը:
Ինչպես պրոֆիլավորել LLM-ի ինֆերանսը GPU-ով (nsight, torch profiler)?
Ի՞նչ սահմանափակումներ կան Python-ի dict-ի բանալիների վրա։
Ի՞նչ է վիճակագրական կարևորությունը և ինչպես է հաշվարկվում p-արժեքը։
Որո՞նք են GNN-ների լուծող խնդիրները առաջարկական համակարգերում (PinSage, LightGCN):
Ի՞նչն է տարբերությունը top-k սեմպլավորման և top-p (նուկլեուս) սեմպլավորման միջև։
Ի՞նչ է ROC AUC մետրիկան։
Ինչ է հեշի բախումը և ինչ մեթոդներ կան դրա լուծման համար։
Ի՞նչ է բուտստրապը։