Machine Learning / AI
Ce este testul A/B într-un sistem de recomandare și care sunt capcanele?
Vorbiți despre MobileNet și EfficientNet. Care sunt ideile cheie ale fiecărei arhitecturi?
Ce este calibrarea și de ce este importantă pentru echitate?
Ce este o reprezentare continuă?
Ce metode statistice cunoști?
Ce este un router LLM și de ce să direcționezi solicitările către modele diferite?
Ce sunt modelele ierarhice bayesiene și unde sunt aplicate?
Ce sunt utilizatorii holdout și de ce să menținem un control constant?
Cum se obțin backends pentru noi observații?
Sunt luate în considerare metricile monetare în testele A/B?
Ce este pruning în LLM și care sunt abordările (magnitude, structurată, SparseGPT)?
Ce este IP-Adapter?
Ce este RPN în Faster R-CNN?
Ce este Data Drift?
Cui să arăți în marketingul auto?
Care au fost metricile de evaluare a calității sistemului RAG?
Cum utilizează exact BatchNorm statisticile salvate în modul `eval()` și de ce este important pentru stabilitatea rezultatelor?
Ce este RAG și ce problemă fundamentală rezolvă?
Ce este metricul ROC AUC?
Ce este urmărirea ritmului?