Ի՞նչ խնդիրներ են առաջանում շատ նեղ կառուցվածքների (արյան անոթներ, ճանապարհներ) սեգմենտացիայի ժամանակ։
Machine Learning / AI
Ի՞նչ առաջադրանքներ են քեզ հետաքրքրում և ինչով ուզում ես զբաղվել։
Ի՞նչ լուծումներ ընդունել ուշացման հետ հարցումների մշակման համար ռեսուրսների պակասի դեպքում։
Ինչպիսի՞ մոտեցումներ կան տվյալների պահեստների կառուցման համար։
Կա՞ք մոդելի չափը նվազեցնելու կամ օպտիմալացման փորձառություն ունեք։
Ի՞նչ գործիքներ են օգտագործվել հարցումների վերլուծություն և օպտիմալացման համար։
Ի՞նչ է SQL-ում WHERE և HAVING-ի տարբերությունը և ինչու՞ օգտագործել HAVING-ը GROUP BY-ից հետո։
Ի՞նչ ռեգուլյարիզացիայի մեթոդներ են կիրառելի նեյրոնային ցանցերին:
Ինչպե՞ս հավասարակշռել բեռը սերվերի կրկնօրինակների միջև։
Նշեք բինարային դասակարգման մոդելի որակական մետրիկաները և դրանց տարբերությունները:
Որոնք են OCR արտադրական խնդիրները (նվազ ռեզոլյուցիա, շեղումներ, ստվերներ)?
Ի՞նչ չափանիշներ են օգտագործվում ռեգրեսի համար։
Որ տեխնոլոգիաներն ու ուղղությունները ձեզ առավել մոտ են՝ դասական ML, DS կամ NLP?
Ի՞նչ է տարբերությունը մոդելի գործարկման CPU և GPU-ում:
Ի՞նչ է Docker պատկերը և ինչու է դա անհրաժեշտ:
Ինչպես բաժանել տվյալները խմբերով՝ օգտագործելով պատուհանային ֆունկցիաներ SQL-ում?
Ի՞նչն է տարբերությունը բազային մոդելն ու instruct/chat մոդելը: