Machine Learning / AI
Ինչ վերադարձնել սիմետրիայի առանց կամ ներկայության դեպքում։
Ինչ է սքեմայի վավերացումը ML պիպլինում?
Ի՞նչ խնդիրներ են առաջանում անկայուն շարքերի կանխատեսման ժամանակ (մթերքների սառը մեկնարկը)։
Ի՞նչ է compute-optimal ուսուցումը ըստ Chinchilla-ի։
Ի՞նչ է v-պատկերացումն ընդդեմ eps-պատկերացման պարամետրիզացիան։
Ինչ է protobuf-ը և ինչպես է այն օգտագործվում gRPC-ում։
Ի՞նչ օպերացիոն համակարգ և տեղական համակարգչի կոնֆիգուրացիա եք օգտագործում։
Ի՞նչ է ընդլայնվող պատուհանի և պտտվող պատուհանի խաչմերուկային վավերացումը։
Ինչու առաջ էր առաջանում անհետացող գրադիենտի խնդիր?
Ի՞նչ են կտրուկ վավերացման օգտագործման առավելությունները և թերությունները։
Որտե՞ղ եք ուզում զարգանալ ապագայում, ինչ մասնագիտական ուղղություններ եք առանձնացնում ձեզ համար։
Ինչպե՞ս են GNN-երը տարբերվում դասական գրաֆային ալգորիթմներից (PageRank, label propagation):
Երբ է MSE մոդելը հավասար նպատակային տարբերությանը?
Պատմիր ինձ վեկտորային տվյալների բազաների մասին, որոնք կան, ինչ տարբերություններ ունեն, ինչու ընտրեցիք pgvector-ը?
Ի՞նչ նախապատրաստման մեթոդներ են օգտագործվում և ինչ խնդիրների հետ են բախվում:
Իմացեք ինձ մասին անգլերեն՝ կարճ նկարագրեք ձեր ամենակարևոր հմտությունները և փորձը։
Ի՞նչ էր ձեր դերը նախագծում։
Հիմա արդյոք ունեք առաջարկներ/նախագծեր ձեռքում? Ինչքան ակտիվ եք առաջարկները դիտարկում?
Ի՞նչ աշխատանքով էին զբաղված:
Ինչպե՞ս ստանալ ֆորմալացված, կառուցվածքային պատասխան, օրինակ՝ կառուցվածքային ելքի օգտագործման դեպքում։