Machine Learning / AI
Ինչ են սովորաբար հարցնում վերջնական հարցազրույցում?
Ի՞նչ մեթոդներ են օգտագործվում աուդիո սերնդի որակի գնահատման համար (FAD, MOS)։
Ի՞նչ տեսակների պառալելիզմ կա Python-ում, ինչպե՞ս են նրանք տարբեր և ինչն է ավելի լավ կիրառել գործակալների համատեքստում։
Ինչպես է կառուցված կոնտեյներների հետ ճարտարապետությունը?
Ի՞նչ է GNN-ի համար ինքնակառավարվող նախապատրաստումը։
Ի՞նչ են DVC-ն և Git LFS-ը տվյալների տարբերակման համար։
Ի՞նչ է Monte Carlo Data-ն։
Ի՞նչ է GIL-ը Python-ում, ինչու է այն անհրաժեշտ և ինչպես է աշխատում?
Ի՞նչ մոտեցումներ կան ձեռագրային տեքստի ճանաչման համար։
Ի՞նչ խնդիրներ կան ML մոդելների A/B թեստերում (ուսուցման տվյալների հետադարձ կապի շղթա):
Ինչ կարելի է անել գործառույթի արագացման համար:
Ինչպիսի ուսուցողական պարամետրեր կան BatchNorm-ում և ինչու են դրանք անհրաժեշտ?
Ի՞նչ ալգորիթմ է հիմքում ընկած մոդելի։
Ի՞նչ է գործակալի երկարաժամկետ հիշողությունը և ինչպես կառուցել այն (սեղմում, վեկտոր հիշողություն):
Ի՞նչ է անհրաժեշտ look-alike առաջադրանքը:
Ի՞նչ է ապացույցների քաշը (WoE) և տեղեկատվության արժեքը (IV):
Ի՞նչ է ViT (Vision Transformer) ճարտարապետությունը։
Python-ի առաջադրանք՝ որոշել, արդյոք տվյալ կետերի ցանկի համար գոյություն ունի ուղղահայեակ սիմետրիայի գիծ
Ինչպես հաշվարկել լեզվական մոդելի perplexity-ը: Ի՞նչ հատկություններ ունի:
Ի՞նչ են պարամետրային և ոչ պարամետրային չափանիշները և երբ են օգտագործվում: