Machine Learning / AI
Vorbiți despre sarcina de traducere automată. Ce este sequence-to-sequence?
Ce înseamnă componentele TF și IDF?
Descrieți sarcina de a grupa numerele adiacente în intervale.
Cum se calculează dimensiunea eșantionului pentru un test A/B?
Ce tipuri de modele cunoaște pentru sarcinile de detecție (familia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?
Ce sunt modelele generative de molecule?
Cum se formulează o metrică care să țină cont de așteptarea profitului și de probabilitatea de vânzare pe categorii?
Ce soluții să adopți în cazul lipsei de resurse pentru procesarea solicitărilor cu întârziere?
Ce metode de regularizare există pentru modelele neliniare?
Ce sunt calculele lazy în Spark?
Ce sunt eșantionarea Thompson și UCB?
Cum se ia o decizie privind alegerea funcției de pierdere pentru model din punct de vedere al afacerii și datelor?
Ce este OSM și cum se extrag etichetele din el?
Cum se crește viteza la test fără a reantrena modelul?
Ce este cuantizarea în învățarea automată? Cum are loc cuantizarea de la FP32 la INT8 — de la un număr în virgulă mobilă la un întreg?
Ce este NSP (previziunea următoarei propoziții) și de ce a renunțat RoBERTa la ea?
Care este diferența dintre metricile NDCG și Accuracy? Care este mai importantă pentru fluxul de știri?
Cum se face binarizarea factorilor, de exemplu vârsta?
Ce metode pot fi utilizate pentru generarea de imagini (GAN, VAE, difuzie, autoregresive)? Avantajele și dezavantajele fiecăruia.
Care este diferența dintre eșantionarea top-k și eșantionarea top-p (nucleu)?