Machine Learning / AI
რომელი ბიბლიოთეკები გამოიყენოთ მეზობელთა მოძებნისთვის?
გთხოვთ, მითხრათ მანქანური თარგმნის ამოცანაზე. რა არის sequence-to-sequence?
რა მნიშვნელობა აქვს TF და IDF კომპონენტებს?
აღწერეთ მეზობელი რიცხვების დაჯგუფების დავალება.
როგორ გამოვთვალოთ A/B ტესტისთვის ნიმუშის ზომა?
რომელი ტიპის მოდელებს იცნობთ გამოვლენის დავალებებისთვის (R-CNN ოჯახი, YOLO, SSD, DETR)?
მოლეკულების გენერაციული მოდელები რა არის?
როგორ შევქმნათ მეტრიკა, რომელიც ითვალისწინებს მოგების მოლოდინს და გაყიდვის ალბათობას კატეგორიების მიხედვით?
რა გადაწყვეტილებები უნდა მიიღოს რესურსების ნაკლებობის შემთხვევაში დაგვიანებული მოთხოვნების დამუშავებისთვის;
რა რეგულაციის მეთოდები არსებობს არაგრაფიკული მოდელებისთვის?
რა არის lazy გამოთვლები Spark-ში?
რა არის თომპსონის სემპლინგი და UCB?
როგორ მივიღოთ გადაწყვეტილება მოდელის დანაკარგის ფუნქციის შესახებ ბიზნესისა და მონაცემების თვალსაზრისით?
რა არის OSM და როგორ გამოვიღოთ მასიდან labels?
როგორ გავზარდოთ ტესტის სიჩქარე მოდელის ხელახლა სწავლების გარეშე?
მაშინ სწავლებაში კვანტიზაცია რა არის? როგორ ხდება FP32-დან INT8-მდე კვანტიზაცია — მერყევი წერტილის რიცხვიდან მთელ რიცხვამდე?
რა არის NSP (შემდეგი წინადადების წინასწარმეტყველება) და რატომ უარყო RoBERTa ის?
რა არის NDCG და Accuracy-ის მეტრიკების განსხვავება? რა უფრო მნიშვნელოვანია სიახლეების ნაკადისთვის?
როგორ გავაკეთოთ ფაქტორების ბინარიზაცია, მაგალითად, ასაკი?
რომელი მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათების გენერაციისთვის (GAN, VAE, დიფუზია, ავტორეგრესიული)? თითოეულის უპირატესობები და ნაკლოვანებები.