Sobes.tech

Machine Learning / AI

Ի՞նչ է Apple Neural Engine-ը։

Senior
VK CloudVK Cloud
Sensemitter
45

Ինչու մոդուլի ֆունկցիան չի համապատասխանում գրադիենտային իջեցման համար?

Middle — Senior
ЯндексЯндекс
45

Ի՞նչ են պարամետրային և ոչ պարամետրային վիճակագրական թեստերը։

Middle — Senior
филиппинский банк Salmon
45

Ինչպես օգտագործել դասական մեքենայական ուսուցումը ապրանքների ճանաչումը բարելավելու համար։

Middle — Senior
ПлатформаОФД
45

Դուք արդյոք բեռնել եք Dockerfile-ով պատկերակ՝ մոդելի տեղադրման համար:

Middle
ИннотехИннотех
45

Ի՞նչ առավելություններ ունի Spark-ը Pandas-ի համեմատ։

Middle
ИннотехИннотех
45

Կոդի որակի չափանիշներ for code-LLM (pass@k)?

Senior
1221 Systems
45

Ի՞նչ են RDF և SPARQL-ը։

Senior
VK CloudVK Cloud
Skyeng
45

Ի՞նչ է լեզվական մոդելը և ինչ խնդիրներ է լուծում:

Junior — Middle
GenStack
X5 techX5 tech
45

Ի՞նչ գիտելիքների հիմք ունեք Linux, սերվերներ և SSH մասին։

Middle
ПАО Газпром нефть
45

Ինչպե՞ս հաշվարկել շանսը, որ գլուխը դուրս գա, եթե ունենք կեղծ դրամա, որի երկու կողմն էլ գլուխ է:

Middle — Senior
СБЕРСБЕР
45

Ի՞նչ է RULER բենչմարկը երկար կոնտեքստի համար։

Senior
Rubbles
НейроЛаб
45

# Հաստատեք և գրեք այն սահմանումը, թե ինչ է roc auc: # Ինչպես հաշվվում է roc_auc_score-ը: # Գրեք ֆունկցիա, որը հաշվում է roc_auc_score-ը ըստ գրած սահմանման: # Եվ ցանկացած դասերի համար, նշված առաջնահերթության կարգով: # Մոդելը աշխատում է հետևյալ կերպ # y_score[i] >= շեմ -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < շեմ -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Қосымша тесттер бірнеше кластар үшін y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1

Senior
iviivi
45

Ի՞նչ է Snapdragon AI Engine-ը։

Senior
1221 Systems
WildberriesWildberries
45

Աշխատանքի մեջ համարվում է՞ բացատը որպես նշան։

Middle — Senior
СБЕРСБЕР
45

Ինչպես ընտրել տվյալ ինդեքսով տողը DataFrame-ում?

Middle
СБЕРСБЕР
45

Ինչու է անհրաժեշտ մոդելը անցնել inference ռեժիմ (model.eval()) նախքան փորձարկելը?

Middle
Магнит
45

Ինչ է օգտագործվել փաստաթղթերը մաքուր և նորմալացնելու համար՝ Redis կամ regex?

Senior
lifepay
45

Ի՞նչ հավաքական մեթոդներ են օգտագործում խորը ծառերը։

Middle — Senior
СБЕРСБЕР
45

Ի՞նչ է լոգիստիկ ռեգրեսիան և ինչպես է այն աշխատում։

Middle
Япоки
45
/177