Machine Learning / AI
Реgressиялык тапшырма: бустинг аркылуу 4 жылдык маалыматтар менен 5- жылдагы акциялардын баасын болжаңыз. Кантип катаны кылдык?
ML/Data Scienceке өтүү процесси кандай болду? Курстар болдубу же бул өзүн-өзү үйрөнүү болдубу?
MVCC эмне?
Leadlerde spam tabuu жана колл-борбордун ишин оптималдаштыруу долбоору жөнүндө айтып бер.
Неге акыркы жумуш ордуңуздан кеттиңиз?
Early Stopping кантип иштейт деп түшүндүрө аласызбы? Аны классикалык MLде колдонсо болобу?
Канча убакыттан бери алыстан иштеп жатасыз?
Декораторлор жөнүндө мага айтып бер: алар эмне жана аларды кантип жасоого болот?
Неге ReLU мындай популярдуу?
Компиляциясыз массивти кайтаруу кандай болот?
RAG системасында жүктөө чокторууларын кантип иштетишкен? Жогорку жүктөө учурунда эмне болмок?
Агент эч качан үч аспаптын бирин чакырбайт. Бул маселени кантип иликтеп жана чечүүгө болот?
Төрдүү кредит келишимдеринин түрлөрү үчүн кайталанган номерлери менен алмаштыруу ачкычын кантип түзүү керек?
Көп агенттүү системаны кандай баалоо кылдыңыз? Канча метрикалар колдонулду?
Практик тапшырма PyTorchтогу LLM текшерүүсү эки иштетүүдө ар башка натыйжалар берет. Кантип чечим жетилген? - eval() иштетип, натыйжаларды кайра салыштырыңыз. - Текшерүү топтомунун өлчөмүн көбөйтүңүз. - Иштетүүнү кайра жасап, эң жакшы натыйжаны тандаңыз. - Себебин анализ кылбай TensorFlowго өтүңүз. - Seedти белгилеп, маселени чечилген деп эсептеңиз. - eval(), no_grad(), seed, DataLoader жана такыр deterministic CUDA операцияларын текшериңиз.
Эмбеддер үчүн моделди кантип тандадыңыз? Документтерди фильтрлөө жана re-ranking этапы болду беле?
Кластерлөөң сапатын кантип баалоого болот?
Суроолордо сизге эмне үчүн "басымдуу" көрүнгөнүн жана бул сиздин интервьюга карата кабылдашыңызга кандай таасир эткенин көбүрөөк түшүндүрүп бере аласызбы?
Жооп берген тапшырмалар жөнүндө көбүрөөк айтып бериңиз: кайсы моделдерди түздүңүз, маалыматтарды кантип иштеттиңиз?
Жасалган сапатын кандай бааладыңыз (retrieval эмес)?