Kādas ir aktīvās mācīšanās iezīmes CV?
Machine Learning / AI
Kas ir tuvuma apkopojums un kādas funkcijas izmanto (vidējais, summa, max, LSTM)?
Kā klients var saprast, ka īpašība nav nozīmīga, neizmantojot funkciju svarīgumu melnās kastes modelī?
Kādi ir tiešsaistes ieteikumu novērtējuma raksturlielumi (CTR, konversija)?
Kā dropout palīdz izvairīties no pārmācības neironu tīklos?
Kādi regulēšanas metodi pastāv ne lineāriem modeļiem?
Kas ir ātrāk, meklēt vārdnīcā vai sarakstā, un kāpēc?
Vai ir iespējams garantēt, ka lineārā regresija prognozē vērtības noteiktā diapazonā jebkādiem ievades datiem?
Kādi ir OCR ražošanas problēmas (zema izšķirtspēja, izkropļojumi, ēnas)?
Kādi regulēšanas metodi ir piemērojami neironu tīkliem?
Kā atšķiras lineārā regresija no citām metodēm, strādājot ar kategoriju raksturlielēm?
Kas ir daudzveidība un Maksimālā Marģinālā Relevance (MMR)?
Kas ir pieprasījumu žurnāla ieguve un kādus signālus tie izvelk?
Kas ir asimptotiskā sarežģītība O-liels un Omega-liels?
Kas ir A/B tests ML modeļiem un kādas biznesa metriki ir svarīgas?
Kas ir Tensor Cores un kādas operācijas tie paātrina?
Vai ir nepieciešams skalēt īpašības lineārās regresijas un citu modeļu gadījumā?
Kā ELMo iekļaušanas atšķiras no BERT?
Kas ir SentencePiece un kāpēc tas ir nepieciešams valodām bez skaidriem atdalītājiem?
Kāda ir atšķirība starp prompting instrukcijas modeļiem un pamata LM?