Machine Learning / AI
De ce nu se poate învăța doar din ieșiri în boostingul de gradient?
Ce algoritm stă la baza modelului?
Ce este căutarea cu fascicul și de ce este folosită rar pentru generarea deschisă?
Ce sunt greutatea dovezii (WoE) și valoarea informației (IV)?
Ce sunt A2C și A3C?
De ce se folosește cel mai des indexul B-tree și care este complexitatea sa algoritmică?
Cum funcționează un arbore de decizie?
Ce este o convoluție 1x1 și pentru ce se folosește?
Cum este structurată structura setului de date de antrenament pentru sarcina chatbot-ului?
Ce sunt DeepSpeed ZeRO Stage 1, 2, 3?
Cine va avea un efect mai negativ la eliminarea primului copac: modelul de boosting sau cel de bagging?
Cum funcționează potrivirea cutiei de delimitare în modelele YOLO și DETR?
Ce sunt erorile de tip I și II?
Cum se calculează ROC-AUC? Descrieți algoritmul pas cu pas.
Cum este structurată o listă în Python și care este complexitatea temporală a operațiunilor principale?
Ce este un feature store și ce sarcini rezolvă (Feast, Tecton)?
Ce este accesul coalesced la memorie?
Care ar trebui să fie adâncimea arborilor în Random Forest și boosting?
Cu ce se deosebesc detectoarele cu două etape de cele cu un singur etaj în ceea ce privește arhitectura, viteza și calitatea?
Ce este Monte Carlo Data?