Machine Learning / AI
Тәжірибенің кластеризациясынын әдістері қандай (кластерлік кездейсоқтандыру)?
Docker, MLflow, Airflow менен иштедиңби?
Демек, иш оруйиңда эч качан акыркыдан акыркыга чейинки өнүгүү циклі болбойт, маалыматтарды чогултуу менен сатуу аралыгында?
AutoML чоң маалыматтарда кандай чектөөлөр бар?
Өз моделдериңизди өндүрүшкө чыгардыңызбы?
Конволюциялык катмар кандай иштейт?
Трансформатор архитектурасы жөнүндө айтыңыз: encoder-decoder, декодердин ичинде эмне болот?
Тірі қалуу анализи деген эмне жана кандай маалыматтар керек?
OLTP жана OLAP системаларынын айырмасы эмнеде?
Chat шаблонуу эмне жана ал окутуучу моделдерде эмне үчүн керек?
Зооф моделдер кандайча көрүнөт?
Неге L1-регуляция салмактарды нөлгө жакындаштыруга умтулат, ал эми L2 — жок? Бул математикалык түрдө кантип чыгарыла турганы?
Random Forest жөнүндө айтып бериңиз: үйрөнүү механизми, дарактар кандай түзүлөт, классификациялык тапшырмалар үчүн болжауу кандай жасалат?
Дарактын жеке түйүндөрүндө же бүт дарак үчүн белгилердин кичинекей топтомун тандайбы?
Сиз эч качан асинхрондуулук менен иштешиңиз керек болду беле?
Сөздөрдүн эмбеддингдерин алуу классикалык жолдорун атаңыз (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-граммдер жана башка).
Колдонуучудан 15 мүнөттүн ичинде 10дон ашык чалуу болсо, автоматтык четке кагуу логикасын кантип ишке ашыруу керек?
Кайсы градиент бустингдин ишке ашырылыштарын билесиң?