Machine Learning / AI
Kodėl negalima mokytis tiesiogiai iš gradientinio stiprinimo išėjimų?
Koks algoritmas yra modelio pagrinde?
Kas yra beam search ir kodėl jis retai naudojamas atviro tipo generavimui?
Kas yra įrodymų svoris (WoE) ir informacijos vertė (IV)?
Kas yra A2C ir A3C?
Kodėl dažniausiai naudojamas B-medžio indeksas ir koks yra jo algoritminis sudėtingumas?
Kaip veikia sprendimų medis?
Kas yra 1x1 konvoliucija ir kam ji naudojama?
Kaip yra sukurta mokymo duomenų rinkinio struktūra pokalbių robotų užduočiai?
Kas yra DeepSpeed ZeRO Stage 1, 2, 3?
Kas turės neigiamesnį poveikį pašalinus pirmą medį: boosting ar bagging modelis?
Kaip veikia bounding box atitikimas YOLO ir DETR modeliuose?
Kas yra pirmojo ir antrojo tipo klaidos?
Kaip skaičiuojamas ROC-AUC? Aprašykite algoritmą žingsnis po žingsnio.
Kaip sukonstruotas sąrašas Python ir koks yra pagrindinių operacijų laiko sudėtingumas?
Kas yra feature store ir kokius uždavinius jis sprendžia (Feast, Tecton)?
Kas yra koalescuotas atminties prieiga?
Kokia turėtų būti medžių gylis Random Forest ir boosting?
Kuo skiriasi dviejų etapų detektoriai nuo vieno etapo detektorių architektūra, greičiu ir kokybe?
Kas yra Monte Carlo Data?