Machine Learning / AI
Czym jest założenie proporcjonalnych hazardów i jak je sprawdzać?
Czym jest Megatron-LM i jakie jest jego podejście do tensorowego równoległego przetwarzania?
Czym jest model kliknięcia (kaskada, DBN, UBM)?
Czy masz doświadczenie w minimalizacji rozmiaru modelu lub jego optymalizacji?
Jakie są techniki optymalizacji mnożenia macierzy na GPU?
Czym są kryteria parametryczne i nieparametryczne i kiedy ich używamy?
Jak najlepiej przechowywać wagi modelu: w obrazie Docker czy ładować je osobno?
Jakie modele rozpoznawania ciągów (CRNN, TrOCR)?
Czym jest wzorzec ReAct (Reason + Act)?
Czym jest Aequitas / Fairlearn?
Do czego służy __len__ w Dataset? Dlaczego musimy znać długość?
Co daje zrozumienie kontekstu transformatorom?
Jaka jest różnica między segmentacją semantyczną, segmentacją instancji a detekcją obiektów?
Jakie rodzaje równoległości występują w Pythonie, czym się różnią i co jest lepsze do zastosowania w kontekście agentów?
Czym jest istotność statystyczna i jak oblicza się wartość p?
Czy można użyć regresji liniowej w warunkach obciążenia próbki?
Czym jest bias logit i gdzie jest używany?
Jak sprawdzić normalność próbki? Jakie kryteria i metody wizualne znasz?
Czym jest wygładzanie Jelinek-Mercer?
Jak wybrać 10 000 cech dla modelu?