Machine Learning / AI
Ce este un feature store și ce sarcini rezolvă (Feast, Tecton)?
Când deep learning învinge GBDT pe date tabelare?
Ce este FSDP și cum se diferențiază de DDP?
Cum se reduce dimensiunea cache-ului KV (GQA, MQA, fereastră glisantă)?
Ce sunt bandiții contextuali?
Ce este asincronia? Cu ce se deosebește asyncio de firele?
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 este diferența dintre DataParallel și DistributedDataParallel în PyTorch?
Care sunt cazurile de utilizare ale uplift în marketing (populația țintă)?
Care sunt proprietățile excluderii reciproce a claselor în clasificarea multiclase?
Ce este potrivirea de ancoră și ce criterii sunt utilizate?
Ce teste statistice trebuie folosite pentru a evalua semnificația diferențelor dintre grupuri și în ce diferă acestea?
Ce este accesul coalesced la memorie?
Descrieți ciclul de lucru al agentului: gândire → acțiune → observație → ...
Cum se detectează momentul schimbării distribuției datelor (deriva datelor)?
Ce este agregarea sigură?
Ce abordări pot fi utilizate pentru a îmbunătăți calitatea modelului după atingerea unui rezultat de bază?
De ce să alegi modelul de vitrine Kimball în locul Tabelei de Afaceri Operaționale (OBT)?