Care sunt caracteristicile învățării active în CV?
Machine Learning / AI
Ce este agregarea vecinătății și ce funcții se utilizează (media, sumă, max, LSTM)?
Cum poate un client să înțeleagă că o caracteristică nu este semnificativă fără a folosi importanța caracteristicilor într-un model de tip cutie neagră?
Care sunt caracteristicile evaluării online a recomandărilor (CTR, conversie)?
Cum ajută dropout la evitarea supraînvățării în rețelele neuronale?
Ce metode de regularizare există pentru modelele neliniare?
Ce este mai rapid, căutarea într-un dicționar sau într-o listă, și de ce?
Ce metode de regularizare sunt aplicabile rețelelor neuronale?
Se poate garanta că regresia liniară prezice valori în intervalul dat pentru orice date de intrare?
Care sunt problemele de producție ale OCR (rezoluție scăzută, deformări, umbre)?
Care este diferența dintre regresia liniară și alte metode în lucrul cu caracteristici categorice?
Ce sunt diversitatea și Relevanța Marginală Maximală (MMR)?
Ce este mining-ul jurnalelor de interogare și ce semnale extrag?
Ce este complexitatea asimptotică O-mare și Omega-mare?
Ce este testarea A/B pentru modelele ML și ce metrici de afaceri sunt importante?
Ce sunt Tensor Cores și ce operații accelerează?
Este necesar să scalăm caracteristicile pentru regresia liniară și alte modele?
Cu ce se deosebesc embedding-urile ELMo de cele BERT?
Ce este SentencePiece și de ce este necesar pentru limbile fără delimitatori expliciți?
Care este diferența dintre prompting-ul modelelor instructive și LM-urile de bază?