Machine Learning / AI
Ce metode de selecție a caracteristicilor există?
Ce este supraînvățarea și cum o combatem?
Este rău să indexezi toate câmpurile și de ce?
Ce este validarea încrucișată și pentru ce este necesară?
Ce să faci cu setul de date înainte de a antrena modelul?
Vorbește-mi despre algoritmul maghiar. Unde este folosit în ML?
Rezolvăm o problemă de regresie liniară, toate y > 0. Care dintre algoritmii enumerați pot oferi o predicție negativă: regresie liniară, KNN, boosting pe gradient, copac, pădure aleatorie, rețea neurală?
Ce se întâmplă dacă ștergem primul sau ultimul copac în boosting?
Ce este bagging și de ce reduce varianta modelului?
Care este rolul softmax în model și pentru ce este utilizat?
Ce este GIL în Python?
Cum funcționează Suprimarea Non-Maximă (NMS) și pentru ce este folosită?
Care sunt caracteristicile imaginilor medicale (DICOM, RX, RMN)?
Ce este lungimea contextului și de ce este dificil să o extinzi?
Poți explica diferența dintre cross-encoder și bi-encoder?
Ce este LayoutLM și versiunile sale (v1, v2, v3)?
Coeficientul de corelație este egal cu 0. Poate fi afirmat că eșantioanele sunt independente? De ce?
Ce metode de validare a modelelor de serii temporale exclud vizualizarea viitorului în timpul antrenamentului?
Ce este Recunoașterea Entităților Nume (NER)? Ce marcaj este cel mai des folosit (BIO, BIOES)?
Ce este impactul disparet?