Czym jest confounder i jak go uwzględnić?
Machine Learning / AI
Zaprojektuj system ponownego wykorzystania osadzeń między różnymi zespołami firmy.
Czym jest rozumienie dokumentów bez OCR (Donut, Pix2Struct)?
Jak oceniasz swój poziom pracy z SQL?
Jakie są cechy rankingu produktów w e-commerce (CTR, konwersja, dochód)?
Czym jest Great Expectations i jakie są jego kluczowe pojęcia?
Jakie są cechy pracy z PII podczas przygotowywania zbioru danych?
Czym są mapy aktywacji klasy (CAM) i Grad-CAM?
Jakie zadania rozwiązują GNN w projektowaniu molekularnym (krewni AlphaFold)?
Czym jest rozgrzewka pre-LN vs post-LN i jakie są problemy z zbieżnością na początku treningu?
Jak wyszukałbyś tabelę z danymi klienta, dyrektora firmy i jego polem, jeśli nie wiesz, gdzie te dane się znajdują i nie masz kogo zapytać?
Jakie główne cechy były używane do klasyfikacji spamu w leadach?
Jakie są typowe wąskie gardła w serwisie LLM?
Jakie są metody automatycznego wykrywania uszkodzonych rurociągów?
Dlaczego zmaksymalizowali Recall, skoro jednocześnie mówią, że nie próbowali objąć wszystkiego?
Opowiedz o projekcie oceny jakości pracy dyspozytorów.
Jakie narzędzia do jakości danych (Great Expectations, Soda)?
Czym jest cache'owanie prefiksów w inferencji?
Czym jest Linformer i dlaczego osiąga złożoność liniową?
Czym jest przewidywanie grasp i jakie są podejścia?