Kuo skiriasi stemmingas nuo lematizacijos? Kokiose užduotyse ką taikyti?
Machine Learning / AI
Kodėl BF16 yra patogesnis nei FP16 mokant didelius modelius?
Kokius patikrinimus reikia atlikti renkantis mokymosi greitį SFT LLM-თვის?
Kodėl pramonės aplinkoje dažniau naudojamas gradientinis stiprinimas nei atsitiktinis miškas?
Kas yra multimodal RAG ir kaip sudaryti vaizdų indeksą?
Kas yra Delta Lake / Iceberg / Hudi ir kodėl lakehouse?
Kokios yra populiarios AutoML sprendimai (H2O, AutoGluon, FLAML, AutoKeras)?
Kas yra MCMC ir kokie yra metodai (Metropolis-Hastings, Gibbs, HMC)?
Ar dirbote su Apache Spark?
Kas yra bounding box ir kokie yra koordinatų formatai (xyxy, xywh, cxcywh)?
Kokios yra šiuolaikinės tendencijos mokymuisi mišriuose GPU+CPU+TPU klasteriuose?
Kas yra LambdaRank?
Kokie anomalijų aptikimo metodai vaizdams (PaDiM, PatchCore)?
Kas yra anchor-free detektoriai? Papasakokite apie FCOS.
Kas yra OWL-ViT?
Kaip buvo formuojami uždaviniai ir komunikacija su verslu?
Kas yra ROUGE ir kuo skiriasi ROUGE-L nuo ROUGE-N?
Kas yra boundary loss ir kam jis reikalingas?
Kokias užduotis laikai idealiomis ir kuo nori užsiimti?
Kaip užtikrinti duomenų saugumą RAG (PII, prieigos teisės) metu?