Machine Learning / AI
Ce este descompunerea matricială în recomandări (SVD, ALS)?
Ce model ați alege pentru o sarcină de clasificare binară (vectori din R^n, etichete 0 și 1)? Explicați de ce.
Aveți experiență în sarcini de NLP?
Ce este pseudo-labeling și care sunt riscurile sale?
Cum să crești cantitatea de date pentru antrenament cu un număr redus de obiecte etichetate?
Ce este filtrarea colaborativă și care sunt algoritmii de bază (bazat pe utilizator, bazat pe element)?
Cum se determină dacă o sarcină este clasificare, regresie sau potrivire?
Care este complexitatea operației heap push?
Ce sunt ONNX, TorchScript, TensorRT, OpenVINO în sarcinile de servire?
Care este diferența dintre Tensor Parallel Size și Data Parallel Size în vLLM?
Care sunt caracteristicile de siguranță în gestionarea robotilor cu învățare automată?
Cum se determină dacă modelul de embedding funcționează bine? Ce metrici au fost utilizate?
Ce este Mask2Former și care este abordarea sa bazată pe interogări?
Proiectează un sistem de trimitere a notificărilor: arhitectură și descriere detaliată a rolului fiecărui serviciu.
Ce este Earth Engine și ce probleme rezolvă?
Care este diferența dintre boosting și bagging (Random Forest)? Comparați tendința lor de a supraînvăța.
Cum influențează numărul minim de obiecte dintr-un frunză de copac supraînvățarea?
Cum să preprocesezi textul: ce cuvinte de oprire și punctuație să elimini, să folosești stemming sau lematizare?
Cum să alegi între multithreading, multiprocessing și asyncio pentru descărcarea unui număr mare de fișiere în Python?
Care este diferența dintre sparse MoE și dense MoE?