Machine Learning / AI
Cum este structurată arhitectura U-Net?
Ce este DIN (Deep Interest Network) și de ce există atenție acolo?
Ce sunt biasul și variația într-un model?
Sarcina MVP: clasificare binară cu dezechilibru al claselor, datele sunt distribuite pe 10 mașini, există o caracteristică textuală. Ce abordare ați propune?
Care este complexitatea algoritmilor de sortare?
Ce implementări ale gradient boosting cunoști?
Ce tipuri de anomalii există (punctual, contextual, colectiv)?
Ce este dispersia unei variabile aleatoare?
Care este diferența dintre clasificarea tonalității la nivel de propoziție și la nivel de aspect?
Cum a fost realizată validarea?
Care sunt dezavantajele metodei analitice de regresie liniară?
Scrieți formula de predicție pentru regresia logistică.
Ce este cuantizarea în învățarea automată? Cum are loc cuantizarea de la FP32 la INT8 — de la un număr în virgulă mobilă la un întreg?
Cum să eviți ca modelul să învețe heuristica de a crea exemple negative în loc să generalizeze?
Cum să abordăm preprocesarea setului de date?
Cum să înțelegi dacă un model este bun sau rău? Ce metrici există și ce înseamnă ele?
Ce este căutarea contrastivă în decodare?
Cum inserezi variabile în șiruri cu formatare în Python?
Ce sunt stride și padding? Cum influențează dimensiunea ieșirii convoluției?
Ce este segmentarea obiectelor video și urmărirea măștilor (XMem, SAM2)?