Machine Learning / AI
Ի՞նչ է տարբերությունը on-policy և off-policy ալգորիթմների միջև։
Ի՞նչ է պրոբաբիլիստիկ որոնման մոդելը։
Իմացական տվյալների որոնում (MIR) ոլորտում ինչ առաջադրանքներ կան?
Կարո՞ղ է միայն արժեքներ պահել ցանկերի առանց։
Որո՞ղթերի ճանաչման ինչ մոդելներ (CRNN, TrOCR):
Ի՞նչ է hard negative mining-ը դասակարգման մեջ։
Որ հատկանիշները վիճակագրական ազդեցություն ունեն և կարող են փոխվել օգտվողի համար, և որոնք՝ ոչ?
Ի՞նչ է վիճակագրական կարևորությունը և ինչպես է հաշվարկվում p-արժեքը։
Ի՞նչ է histogram-ների վրա հիմնված գրադիենտային բուստինգը։
Ինչ է BatchNorm-ը։
Ի՞նչ տարբերակ է լավագույնը մեծ տեքստային տվյալների (մոտ 10 ԳԲ) փոխանցման համար։
Ի՞նչ է քվանտիզացիան և ինչ սցենարներ (PTQ, QAT, AWQ, GPTQ, GGUF) կան։
Կարող է արդյոք օգտագործվել Precision-Recall գծագիրը ROC AUC-ի փոխարեն դասերի անհավասարակշռության դեպքում?
Որ մոդելները նվազեցնում են bias-ը և որոնք variance-ը, համեմատելով boosting և bagging?
Ի՞նչ է ռեպլիկան և շարդը բաժանված VDB-ում։
Որոնք են ARM (NEON) համար հատուկ օպտիմիզացիաները։
Ինչ է մոդելային հիմնված RL-ը և ինչու է այն առավել է մոդել-ազատից?
Ի՞նչ անել, եթե հաճախորդի եկամուտը անհայտ է։
Ի՞նչ գործնական հնարքներ արագացնում են տրանսֆորմատորների ինֆերենցիան (սպեկուլատիվ դեկոդավորում, medusa):
Իտերատորներն ու գեներատորները Python-ում ի՞նչ են և ինչո՞վ են տարբերվում: