Machine Learning / AI
Kas ir sampled softmax un kāda ir tā priekšrocība salīdzinājumā ar aprēķinu?
Kas ir gradienta pastiprināšanas metode un kā tas darbojas?
Tātad, nekur darba vietā tev nav bijis end-to-end izstrādes cikls no datu vākšanas līdz pārdošanai?
Kas ir RNN-T (transducer) un kāda ir tā priekšrocība straumēšanai?
Kāda ir meklēšanas ar iekšējo ciklu asimptotiskā sarežģītība?
Kas ir pretinieku piemēri un FGSM uzbrukums?
Kādas ir rekomendāciju neklātienes novērtējuma metrikas (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?
Novērtējiet savu angļu valodu atsevišķi lasīšanas/rakstīšanas un sarunu līmenī pēc CEFR līmeņiem.
Kādi ir raksturlielumi (features) un kas ir mērķis uzdevumā?
Kā apstrādāt datu plūsmu, lai aprēķinātu mediānu ar ierobežotu atmiņu?
Kas ir SARSA un kā tas atšķiras no Q-learning?
Kādas ir jūsu zināšanas par varbūtības teoriju?
Kādus AI rīkus lietojat ikdienā?
Kādi ir izaicinājumi, inicializējot svarus ar nullēm? Kuras inicializācijas metodes (Xavier, He) risina šīs problēmas?
Kas ir warp un kāpēc ir svarīga warp divergence?
Kas ir BYOL un kāpēc tam nav nepieciešami negatives?
Vai zināt galvenās gradient boosting īstenošanas un to īpašības?
Kuras ML modeļu uzraudzības metriku esat iestatījis ražošanā?
Kas ir koplietojama atmiņa un kāpēc to izmantot?
Kā apvienot datus no divām tabulām ar dažādu adreses un cenas aizpildījuma līmeni SQL?