Machine Learning / AI
Ce este bagging și de ce reduce varianta modelului?
Ce structură de date stă la baza dict în Python? Cum sunt rezolvate coliziunile?
Cum a fost antrenat BERT? Ce sunt MLM și NSP?
Ce augmentări specifice pentru imaginile satelit (rotație, multi-scala)?
Câte cicluri sunt necesare pentru sortarea și unirea listelor fără funcții lambda?
Ce este compromisul între bias și varianță?
Ce este validarea încrucișată și pentru ce este necesară?
Ce este GIL în Python?
Cum funcționează Suprimarea Non-Maximă (NMS) și pentru ce este folosită?
Ce metrici de clasificare binară cunoașteți? Părțile bune și rele ale fiecăruia.
Ce este BERTScore și de ce este mai bun decât BLEU pentru evaluarea generării?
Se poate construi un RandomForest peste KNN, modele liniare și rețele neuronale? De ce?
Ce să faci cu setul de date înainte de a antrena modelul?
Este rău să indexezi toate câmpurile și de ce?
Coeficientul de corelație este egal cu 0. Poate fi afirmat că eșantioanele sunt independente? De ce?
Ce este CUTLASS?
Ce practici se aplică la sincronizarea caracteristicilor de antrenament și servire?
Ce metode de validare a modelelor de serii temporale exclud vizualizarea viitorului în timpul antrenamentului?
Ce metode de selecție a caracteristicilor există?
Ce este decodarea speculativă și cum accelerează generarea?