Machine Learning / AI
Cum se rezolvă problema sumării veniturilor pe un volum mare de date?
Ce este pierderea Dice și de ce este adesea mai bună decât BCE pentru segmentarea medicală?
Ce este RankNet și pierderea sa?
Ce este OSM și cum se extrag etichetele din el?
Cum se crește viteza la test fără a reantrena modelul?
Cum se evaluează timpul mediu de răspuns al serviciului în cazul unui volum mare de jurnale care nu încap în memorie?
Care sunt caracteristicile învățării active în sarcinile NLP?
Care este diferența dintre DataParallel și DistributedDataParallel în PyTorch?
Ce este pseudo-labeling în detecție?
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 este interleaving în căutare și recomandări?
Ce este embedding-ul graficului de cunoștințe (TransE, DistMult, ComplEx, RotatE)?
Cum trebuie să lucreze un agent cu o schemă foarte mare de instrumente (selecție de funcții)?
Ce este Delta Lake / Iceberg / Hudi și de ce lakehouse?
Ce metode de detectare a anomaliilor sunt specifice pentru seriile temporale?
Ce este CUPED și cum reduce variabilitatea?
Ce este învățarea auto-supervizată și de ce a devenit fundamentul modelelor de bază?
Care sunt capcanele AutoML în producție (reproducibilitate)?
Ce sunt erorile de tip I și II?