Machine Learning / AI
Cum funcționează distribuția normală a probabilităților în clasificarea binară?
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 FSDP și cum se diferențiază de DDP?
Cum se reduce dimensiunea cache-ului KV (GQA, MQA, fereastră glisantă)?
Ce sarcină rezolvă ajustarea modelului de transformare?
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?
Ce sunt eșantionarea Thompson și UCB?
Cum să folosești interogarea de căutare și istoricul utilizatorului pentru a forma livrarea la pornirea rece?
Care sunt proprietățile excluderii reciproce a claselor în clasificarea multiclase?
Care este interpretarea probabilistică a ROC-AUC?
Cum se calculează vârsta în ani între data curentă și data nașterii în Python?
Ce este potrivirea de ancoră și ce criterii sunt utilizate?
Ce este accesul coalesced la memorie?
Care ar trebui să fie adâncimea arborilor în Random Forest și boosting?
Când deep learning învinge GBDT pe date tabelare?
Care sunt metodele de alegere a pragului pe curba ROC?
Ce este un atac de furt de model și cum poate fi contracarat?
Ce metrică trebuie maximizată în sarcina de scoring de credit pentru identificarea precisă a persoanelor cărora trebuie să le acordați un credit?