Machine Learning / AI
Kas yra DeepSpeed ZeRO Stage 1, 2, 3?
Kaip veikia normalus tikimybių pasiskirstymas dvejetainėje klasifikacijoje?
Kokį mokymosi greitį reikėtų naudoti dideliam batch'ui ir kokį mažam? Kokius taisykles (linijinės skalės taisyklė) žinote?
Kokie yra metodai pasirinkti threshold pagal ROC kreivę?
Kas yra Monte Carlo Data?
Kas yra naudotojo duomenys?
Kaip sukonstruotas sąrašas Python ir koks yra pagrindinių operacijų laiko sudėtingumas?
Kodėl negalima mokytis tiesiogiai iš gradientinio stiprinimo išėjimų?
Kokios reguliavimo metodai yra ne linijiniams modeliams?
Kokie praktiniai triukai pagreitina transformerių inferenciją (spėliojimo dekodavimas, medusa)?
Kas yra ViT (Vision Transformer) architektūra?
Kaip atlikti faktorių binarizaciją, pavyzdžiui, amžių?
Kaip naudoti Airflow ETL procesų orkestravimui?
Kas turės neigiamesnį poveikį pašalinus pirmą medį: boosting ar bagging modelis?
Kas yra feature store ir kokius uždavinius jis sprendžia (Feast, Tecton)?
Kokia turėtų būti medžių gylis Random Forest ir boosting?
Kodėl negalima paprasčiausiai apskaičiuoti medianą kiekvienam darbuotojui ir tada juos sujungti?
Kas yra FSDP ir kaip jis skiriasi nuo DDP?
Kaip sumažinti KV talpyklos dydį (GQA, MQA, slankiojo lango)?
Kokias bibliotekas naudojate tipinėms mašininio mokymosi užduotims spręsti?