Machine Learning / AI
Kas yra p-reikšmė ir kam ji reikalinga?
Kaip pasirenkamas slenkstis ir koks kriterijus pasirenkamas?
Kaip dirbti su NULL SQL?
Kas yra Bayesian optimizacija ir įsigijimo funkcijos (EI, UCB, PI)?
Kas yra EasyOCR ir PaddleOCR?
Kaip formuoti mokymo duomenis klasifikacijai remiantis peržiūrų ir pirkimų istorija?
Sprendžiame dvejetainės klasifikacijos uždavinį. Kaip pasikeis precision ir recall matavimai, jei iš tikslo pašalinsime 10 objektų iš 0 klasės?
Kas yra Faiss ir kaip jis veikia?
Kas yra A2C ir A3C?
Kas yra Sentence Embeddings ir kaip jie skiriasi nuo word embeddings?
Kas yra 1x1 konvoliucija ir kam ji naudojama?
Kas turės neigiamesnį poveikį pašalinus pirmą medį: boosting ar bagging modelis?
Kaip veikia bounding box atitikimas YOLO ir DETR modeliuose?
Kaip skaičiuojamas ROC-AUC? Aprašykite algoritmą žingsnis po žingsnio.
Kas yra mėginio atrankos šališkumas eksperimentų platformoje?
Ką darys kiekvieno modelio kokybė, jei pašalinsime pirmą pastatytą medį gradient boosting ir atsitiktinio miško modeliuose su 1000 medžių?
Kaip sukonstruotas sąrašas Python ir koks yra pagrindinių operacijų laiko sudėtingumas?
Kokie anomalijų aptikimo metodai vaizdams (PaDiM, PatchCore)?
Kuo skiriasi autoregresiniai ir maskuoti kalbos modeliai?
Kodėl dažniausiai naudojamas B-medžio indeksas ir koks yra jo algoritminis sudėtingumas?