Machine Learning / AI
Czym jest model proporcjonalnych hazardów Coxa?
Czy można zagwarantować, że regresja liniowa przewiduje wartości w zadanym zakresie dla dowolnych danych wejściowych?
Czym jest optyczny przepływ i jakie metody (RAFT)?
Jaki będzie wynik dwóch zapytań SQL pracujących na tabelach działów i pracowników?
Jak profilować zużycie energii podczas inferencji ML?
Jak oceniłeś gotowość systemu klasyfikacji zgłoszeń wsparcia do wdrożenia?
Czym jest Data Drift?
Co jest na wyjściu re-ordynatora?
Dlaczego zdecydowałeś się zacząć szukać nowej pracy?
Jakie są metody pracy z cechami kategorycznymi?
Jakie metryki używać do oceny nowego modelu podczas wdrażania na grupie pilotażowej?
Czym jest autoencoder do wykrywania anomalii i jak oblicza się błąd rekonstrukcji?
Dlaczego BERT daje lepszą jakość w zadaniach klasyfikacji tekstu niż TF-IDF z regresją logistyczną?
Jak działa tokenizacja? Dlaczego używa się subword tokenów zamiast pełnych słów?
Czym jest normalizacja długości dokumentu?
Czym jest confounder i jak go uwzględnić?
Czym jest NLU i jakie są jego podzadania (intencja, sloty, encje)?
Jakie główne parametry zwykle ustawiamy dla zadań DAG i dlaczego graf musi być właśnie taki (logika wysokiego poziomu DAG)?
Czym różni się paralelizm pipeline od paralelizmu tensorowego?
Ile mniej więcej tokenów było na jedno przejście end-to-end?