Machine Learning / AI
Cum se calculează ROC-AUC? Descrieți algoritmul pas cu pas.
În ce etapă sunt alese caracteristicile aleatoare într-o pădure aleatorie: la fiecare divizare sau pentru întreaga copac?
De ce nu se poate învăța doar din ieșiri în boostingul de gradient?
Ce trucuri practice accelerează inferența transformatoarelor (decodare speculativă, medusa)?
Ce sunt A2C și A3C?
Ce este NSP (previziunea următoarei propoziții) și de ce a renunțat RoBERTa la ea?
Ce este o convoluție 1x1 și pentru ce se folosește?
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?
Ce rat de învățare ar trebui să folosiți pentru un lot mare și care pentru unul mic? Ce reguli (regula de scalare liniară) cunoașteți?
Ce este un feature store și ce sarcini rezolvă (Feast, Tecton)?
De ce nu se poate calcula pur și simplu mediană pe fiecare worker și apoi să se combine?
Ce este un interval de încredere?
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?
Cum este structurată o listă în Python și care este complexitatea temporală a operațiunilor principale?
Ce biblioteci utilizați pentru rezolvarea sarcinilor tipice de învățare automată?
Cum să scrii o interogare folosind CTE în SQL?
Ce metode de regularizare există pentru modelele neliniare?
Ce sunt eșantionarea Thompson și UCB?