Machine Learning / AI
Ինչպես է իրականացված երկարաժամկետ հիշողությունը ձեր նախագծում և ինչպես է LLM-ը օգտագործում օգտվողի նախընտրությունները հանդիպումների նշանակման ժամանակ?
Ինչպե՞ս է գնահատվում պատասխանների համապատասխանությունը մոդելում։
Ի՞նչ խնդիրներ եք լուծել ձեր Python դեկորատորների օգնությամբ։
Նշեք դասակարգման մի քանի տեսակի մետրիկներ և բացատրեք դրանք։
Ի՞նչ մեթոդներ են հատուկ ժամանակային շարքերի համար անոմալիաների հայտնաբերման համար։
Ի՞նչ է async checkpointing-ը և ինչպես է այն աշխատում։
Կա ֆինանսական հետաքրքրություն՞ Եւ ինչպիսի՞ն են ձեր աշխատավարձի ցանկությունները։
Ի՞նչ է գրադիենտ բուստինգը։
Որոնք են արտադրական առանձնահատկությունները հազարավոր ժամանակային շարքերի կանխատեսման ժամանակ?
Ի՞նչ է շարունակական ներկայացումը։
Նկարագրեք բինար դասակարգման համար նյարդային ցանցով ուսուցման ցիկլը (գծային -> relu -> գծային -> sigmoid): Ինչպիսի կորուստային ֆունկցիա ընտրել?
Ավտոմատ երաժշտական տեքստագրության ինչ է?
Որքան հաճախ պետք է տեղի ունենա տվյալների մատակարարումը:
Ի՞նչ է միջնորդության վերլուծությունը։
Ի՞նչ օպտիմիզատորներ եք ճանաչում (SGD, Momentum, RMSProp, Adam, AdamW): Ի՞նչ գաղափարներ և տարբերություններ կան:
Ի՞նչ էին RAG համակարգի որակի գնահատման մեթոդները։
Ինչպե՞ս հասնել իդեմպոտենցիային ծանուցման համակարգում։
Դուք աշխատե՞լ եք Airflow կամ Spark-ի հետ: Պատմեք, ինչ է DAG-ը Airflow-ում, կարող եք տալ ձեր փորձից մի օրինակ: Դուք ինքներդ եք գրել DAG-երը, թե միայն օգտագործել/գործարկել եք:
Ի՞նչ են սյունակային տվյալների բազաները և ինչու են դրանք ավելի լավ վերլուծության համար:
Ի՞նչ է դասավորության առաջադրանքը և ի՞նչ ալգորիթմներ գիտես։