Machine Learning / AI
Ce sunt explicațiile contrafactuale?
Ce este RT-DETR și care este ideea sa?
Ce sunt SSP și DSP?
Ce este teorema lui Bayes?
Ce este extinderea interogării?
Ce este graph RAG și în ce sarcini este eficient?
Ce este scalarea gradientului și de ce este necesară cu FP16?
Care sunt capcanele în inferența cauzală în sistemele cu bucle de feedback (recomandări)?
Ce este Triton (OpenAI) și unde este utilizat?
Ce este testul A/B într-un sistem de recomandare și care sunt capcanele?
Care este scopul MergeTree în ClickHouse și ce se îmbină la inserarea datelor?
Ce este separarea planner-executor în agenți?
De ce trebuie să fie parametrul shuffle prezent în dataloader-ul de antrenament atunci când se antrenează pentru mai mult de o epocă?
Cu ce se deosebește NAS-ul diferențiabil (DARTS) de cel bazat pe RL?
Care sunt cerințele de conformitate pentru ML cu PII (GDPR, FZ-152)?
Care sunt tipurile de ipoteze în testarea ipotezelor?
Descrieți bucla de antrenament pentru clasificarea binară cu o rețea neuronală ( liniar -> relu -> liniar -> sigmoid). Ce funcție de pierdere să aleg?
Ce sunt data drift și concept drift?
Cum se depanează și se corectează eroarea out of memory la join în Spark în producție după actualizarea datelor?
Ce sunt diversitatea și Relevanța Marginală Maximală (MMR)?