Machine Learning / AI
Python-да list, set, dict ішіндегі қай деректер түрлері өзгермелі?
Batch normalization және layer normalization қалай ерекшеленеді? Қайсысын қашан қолдану керек?
Double DQN дегеніміз не және ол қандай мәселені шешеді?
Қауіпсіздік көрсеткіштері (ToxiGen, RealToxicityPrompts) дегеніміз не және оларды қалай түсінуге болады?
Қандай әдістер адам бағалауынан арзанырақ (LLM-ді сот ретінде пайдалану, модель бағалауы)?
Жобаларыңыз туралы айтыңыз: нақты не жасадыңыз, техникалық тұрғыдан егжей-тегжейлі?
OpenAI Assistants API дегеніміз не және оның шектеулері қандай?
МЛ қызметтерінің интеграциялық тестілеу әдістері қандай?
Шығатын деректерде ақаулары бар регрессия үшін қай метрика таңдау керек: MSE немесе MAE?
SQL сұрауын оңтайландыру кезінде неге назар аудару керек?
Бустинг дегеніміз не?
Модель қандай негізде екенін қалай тексеруге болады?
Архитектурада позициялық ендірмелер қайда орналасқан?
Категориалды белгілермен жұмыс жасағанда CatBoost пен XGBoost қалай ерекшеленеді?
Ең күрделі техникалық тапсырма туралы айтыңыз.
Adam және RMSProp туралы айтыңыз.
Деректер түрлерін өзгермелі және өзгермейтін деп бөлу не үшін қажет?
TD3 дегеніміз не және ол DDPG-ге қандай үш жақсартуды енгізеді?
Уәде (Promise) әдісін қайсысы бірінші орындалған сұраудың нәтижесін алуға пайдаланады?
Entity linking дегеніміз не және оны шешетін модельдер қандай?