Machine Learning / AI
Czym jest pole receptywne?
Jakie rodzaje konwolucji znasz (standardowa, depthwise, separable, dilated, transposed, grouped)? Pomysły, plusy i minusy każdej z nich.
Czym są EasyOCR i PaddleOCR?
Czym są waga dowodu (WoE) i wartość informacji (IV)?
Czym jest global average pooling i dlaczego zastępuje warstwę w pełni połączoną?
Jak działa drzewo decyzyjne?
Czym są błędy pierwszego i drugiego rodzaju?
Jak wygląda wizualnie wynik dekompozycji CNN?
Jak dostroić BERT do zadania klasyfikacji? Co brać z wyjścia?
Czym jest bias selekcji w logach kliknięć?
Zaprojektuj wielo-tenantowy serwis LLM z limitami przepustowości i kwotami na subskrypcję.
Dlaczego nie można uczyć się po prostu na wyjściach z gradientowego boostingu?
Czym jest wyszukiwanie wiązkowe i dlaczego jest rzadko używane do generacji otwartej?
Czym są A2C i A3C?
Dlaczego najczęściej używa się indeksu B-drzewo i jaka jest jego złożoność algorytmiczna?
Czym jest NSP (predykcja następnego zdania) i dlaczego RoBERTa z niej zrezygnowała?
Czym jest konwolucja 1x1 i do czego służy?
Czym są DeepSpeed ZeRO Stage 1, 2, 3?
Dlaczego sieć z BatchNorm zbiega się szybciej?
Kto będzie miał bardziej negatywny efekt po usunięciu pierwszego drzewa: model boostowania czy baggingu?