Ի՞նչ է DBSCAN ալգորիթմը և խտության վրա հիմնված խմբավորումը։
Machine Learning / AI
Ի՞նչ ժամանակակից մեթոդներ են արդյունավետ ժամանակային շարքերի համար։
Ի՞նչ է հակառակորդի օրինակն ու FGSM հարձակումն։
Որո՞նք են գեոօրակական պրոյեկցիաների (UTM, EPSG, WGS84) առանձնահատկությունները։
Ի՞նչ են causal գրաֆիկները (DAG) և d-անջատումը։
Ի՞նչ է ռեգրեսիայում R² որոշիչ գործակիցը։
Ի՞նչ է gradient scaling-ը և ինչու է այն անհրաժեշտ FP16-ի հետ։
Ինչպես է աշխատում պատահական անտառը և ինչպես են կառուցվում ծառերը հավաքածուում?
Ի՞նչ է ring-allreduce-ը և ինչու է այն ավելի արդյունավետ, քան պարամետրային սերվերը։
Ի՞նչ են առաջին և երկրորդ տեսակի սխալները։
Ինչպես թարմացնել ռիսկի մոդելը նոր տվյալների և гипոթեզների հայտնվելու դեպքում?
Ի՞նչ է grasp կանխատեսումը և ինչ մոտեցումներ կան:
Ինչպե՞ս բնորոշել նպատակն ամսական վճարներով կրեդիտային գնահատման առաջադրանքում։
Ինչպե՞ս նկարագրել անբավարար և ավելորդ ուսուցումը bias և variance հասկացությունների տեսանկյունից։
Ինչպե՞ս որոշել քանակը կլաստերների k-means-ում։
Ի՞նչ է stereo համընկնումը և ինչպես են այն լուծում մոդելները (RAFT-Stereo)։
Որոնք boosting գրադարաններ եք օգտագործել և ինչու՞:
Ի՞նչ է keyword spotting-ը։