Machine Learning / AI
Kādi ir īpašību atlases metodes?
Kas ir konteksta garums un kāpēc to ir grūti paplašināt?
Kāda datu struktūra ir Python dict pamats? Kā tiek risinātas kolīzijas?
Vai modeļa novirze rodas apmācībā ar dropout un bez tā veiktajā inferencē?
Kā pareizi kodēt cikliskās īpašības?
Korelācijas koeficients ir 0. Vai var apgalvot, ka paraugi ir neatkarīgi? Kāpēc?
Vai (1, [1, 2]) var izmantot kā atslēgu Python vārdnīcā? Kāpēc?
Kuras binārās klasifikācijas metriku jūs zināt? Katras priekšrocības un trūkumi.
Kas ir depthwise separable convolution un kur tas tiek izmantots (MobileNet)?
Kas ir atšķirīgs ietekme?
Kas ir bagging un kāpēc tas samazina modeļa varianci?
Pastāstiet man par ungāru algoritmu. Kur tas tiek izmantots ML?
Kas ir Faiss un kā tas darbojas?
Vai vari paskaidrot starpību starp cross-encoder un bi-encoder?
Vai esat strādājis ar Apache Spark?
Kas ir zināšanu grafiks un kur tie tiek izmantoti?
Kas ir datu versijām un kā salīdzina DVC, LakeFS, lakeFS?
Kādi bija komandas lomas?
Kādā secībā jāuzskaita lauki indeksā, veidojot savienojumu pēc datuma, id un boolean lauka?
Vai atrous (izplēsts) konvolūcija vispār nekad nevar izmantot kādu pikseli sākotnējā attēlā?