Machine Learning / AI
Wyjaśnij zasadę regularizacji w modelach liniowych i jej wpływ na przeuczenie.
Jak zorganizować automatyczne zbieranie danych i szkolenie za pomocą Airflow?
Dlaczego odchodzisz z obecnego miejsca pracy?
Czy dane były przechowywane w formie płaskiej tabeli? Czy sam opracowywałeś funkcje, czy ktoś inny to robił za ciebie?
Co pełni rolę wagi w gradient boosting?
Opowiedz o swoim doświadczeniu — krótka autoprezentacja (5-7 minut).
Czym różni się RANK od DENSE_RANK?
Jak ocenić jakość pracy systemu monitorowania/dochodzenia w sprawie incydentów?
Jak uprościć rozwiązanie, aby przejść przez listę mniej razy?
Czym jest różniczkowe?
Czy można połączyć się z bazą danych po artykule, aby uzyskać kategorię produktu?
Czym jest RegNet i na czym polega podejście do przestrzeni projektowej?
Czym różnią się detach i clone w PyTorch?
Jak zsumować funkcję straty składową loss = loss1 + loss2? Jakie znasz techniki balansowania strat?
Czym jest gęsty wektor (dense embedding)? Jak jest uzyskiwany? Jaki ma rozmiar?
Co się stanie, jeśli podasz dekoderowi sekwencję długości 10k tokenów, a model był trenowany na 9k?
Czym są polityki robotów warunkowane językiem?
Gdzie używałeś CI/CD?
Czym jest wywoływanie funkcji w LLM i jak jest realizowane w Qwen?
Jak zorganizowano inferencję LLM (DeepSeek R1 33B)? Ile GPU, jak równolegle?