Machine Learning / AI
Ce este validarea schemelor în pipeline-ul ML?
Pe lângă F1 și recall, ce metrici au fost folosite pentru evaluarea clasificatorului?
Ce este parametrizarea predicției v vs eps?
Ce este codificarea țintă pentru caracteristicile categorice în timp și cum evităm scurgerea?
Cum sunt tratate variabilele continue în arborii de decizie?
Cu ce se înmulțește vectorul Q în timpul decodificării și ce se obține?
Ce sistem de operare și configurație a calculatorului local folosiți?
Cum se evaluează elasticitatea unei caracteristici și influența sa asupra țintei?
Ce este validarea încrucișată cu fereastră extinsă vs fereastră rulantă?
Ce este un token în BERT și ce opțiuni de tokenizare există?
Ce este atenția pe interogare grupată (GQA) și de ce este nevoie de ea?
Descrieți ultima problemă de ML rezolvată după schema: scop, date, metrică de calitate, algoritm ML și rezultat
Ce să faci dacă solicitarea nu aparține deloc unui scenariu (de exemplu, 'salut' sau spam)?
Ce este boosting-ul?
De ce iei în considerare părăsirea locului tău actual de muncă?
Ce poziții iei în considerare și care sarcini ți se par cele mai interesante?
Cum clasificăm vârsta în intervale de 5 ani?
Ce este early stopping în HPO (ASHA, Hyperband)?
Cum se verifică semnificația statistică a leadership-ului partidului [număr] din [număr] de voturi?
Ce funcție de pierdere este utilizată în regresia liniară?