Machine Learning / AI
Od czego zależy złożoność algorytmów, która zależy od n lub k, i od czego ona zależy?
Czym jest strata CTC w OCR?
Czym są TPR i FPR? Jak są one powiązane z precyzją i recall?
Jak uzyskać osadzenia z tekstu, które będą używane jako wejście do transformatora?
Jak używać BERT w zadaniu QA w stylu SQuAD?
Jak losowy las zmniejsza wpływ poszczególnych drzew na końcowe przewidywania?
Która metryka jest ważniejsza: precision czy recall, w zależności od zadania?
Jaka jest różnica między self-attention a cross-attention, i do czego każdy z nich służy?
Czym jest token OOV i jak radzi sobie z nim tokenizacja subword?
Jakie są alternatywy dla CLIP (SigLIP, EVA-CLIP)?
Jakie cechy są używane w klasycznych modelach NLP (TF-IDF, n-gramy, n-gramy znaków)?
Czym jest Dropout i jak zachowuje się podczas treningu i inferencji?
Czym jest gradient boosting? Gdzie pojawia się gradient?
Jakie są wymagania EU AI Act dla systemów wysokiego ryzyka?
Jak rozpoznać, czy model jest niedouczony lub przeuczony?
Jakie są problemy funkcji aktywacji Sigmoid? Gdzie jest stosowana i jak jest interpretowana?
Opowiedz szczegółowo o wielogłowej uwadze: czym są Q/K/V, jak oblicza się wagi uwagi, dlaczego jest kilka głów.
Czym jest dokumentacja modelu (karta modelu, arkusz danych)?
Czy modele Hugging Face rozumieją krótkie skróty?
Jak określane są progi do obliczania ROC-AUC?