Machine Learning / AI
Kaip buvo mokomas BERT? Kas yra MLM ir NSP?
Kokios yra specifinės augmentacijos palydovinėms nuotraukoms (sukimas, daugiasluoksnė)?
Kas yra word2vec?
Ar galite paaiškinti skirtumą tarp cross-encoder ir bi-encoder?
Kokie požymių atrankos metodai yra?
Kokios problemos gali kilti vienmatės pozicinės kodavimo metu dirbant su vaizdais?
Kiek ciklų reikia norint surūšiuoti ir sujungti sąrašus be lambda funkcijų?
ROC-AUC = 0.9. Kas nutiks su šiuo metru, jei padauginsime visas modelio prognozes iš 3?
Kas yra counterfactual?
Kas yra konteksto ilgis ir kodėl sunku jį išplėsti?
Ar modelio dreifas atsiranda mokantis su dropout ir be jo atliekant inferenciją?
Kokia tvarka turi būti išvardyti laukai indekse jungiant pagal datą, id ir loginį lauką?
Kokia softmax funkcijos rolė modelyje ir kam ji naudojama?
Kaip modelis padeda verslui?
Kas yra duomenų versijavimas ir kaip lyginamos DVC, LakeFS, lakeFS?
Kas yra bias-variance trade-off?
Ar galima kurti RandomForest ant KNN, linijinių modelių ir neuroninių tinklų? Kodėl?
Kokia duomenų struktūra yra pagrindas Python dict? Kaip sprendžiamos kolizijos?
Kaip įgyvendinti voice-agent su žemu vėlavimu (streaming STT + LLM + TTS)?
Kokios praktikos taikomos sinchronizuojant treniruočių ir aptarnavimo funkcijas?