Machine Learning / AI
Ce tehnici de prevenire a supraînvățării în boosting (subsample, colsample, min_child)?
Ce sunt bandiții contextual și unde sunt aplicați?
Ce este NCCL și pentru ce răspunde?
Ce este NGBoost și predicțiile probabilistice?
Cum să lucrezi cu date nereprezentative, când modelul prezice 10% default-uri în loc de 1%?
Ce este filtrarea colaborativă și care sunt algoritmii de bază (bazat pe utilizator, bazat pe element)?
Ce metode statistice cunoști?
Ce este un model de recompensă și care sunt caracteristicile sale de învățare?
Puteți explica arhitectura ViT (Vision Transformer): cum se transformă o imagine într-o secvență de tokeni?
Ce metrici sunt utilizate pentru evaluarea detectării anomaliilor în cazul dezechilibrului?
Ce este normalizarea textului (NFC, NFKC) și de ce este important să o facem înainte de tokenizare?
Cum poate fi aplicată procesarea sunetului la analiza metricilor?
Ce este boostingul ordonat în CatBoost?
Ce este llama.cpp pe dispozitivele mobile?
Spune-mi despre tine, despre background-ul tău, tot ce consideri important și interesant.
Se poate folosi regresia liniară în condiții de părtinire a eșantionului?
Cum se măsoară calitatea unui model de clasificare binară? Ce metrici cunoști?
Ce este biasul logit și unde este utilizat?
Ce sunt modelele de difuzie audio (AudioLDM)?
Care sunt optimizările specifice pentru ARM (NEON)?