Machine Learning / AI
Care sunt caracteristicile proiecțiilor geospatiale (UTM, EPSG, WGS84)?
Ce problemă rezolvă normalizarea pe loturi?
Unde te afli territorial acum și de unde vei lucra?
Ce este Flamingo și care este ideea de atenție încrucișată în LM?
Cum să normalizezi scorul pentru ca un agent nou fără istoric să primească și el lead-uri și să poată vinde?
Cum se comportă Precizia și Recall-ul în cazul dezechilibrului claselor? Exemplu: 95 unități și 5 zerouri, modelul prezice întotdeauna 1.
Ce este indicele de concordanță?
Se poate folosi BERT împreună cu un clasificator pentru sarcina de clasificare?
Ce este metricul stelei nordului și metricile proxy?
Ce sunt explicațiile contrafactuale?
De ce funcția modul nu este potrivită pentru coborârea gradientului?
Ce sunt testele statistice parametrice și non-parametrice?
Vorbește despre BGE-M3: trei reprezentări — dens, rar, multi-vector.
Ce sunt indicii în bazele de date și la ce folosesc?
Ce este message passing în GNN?
Ce este biasul de antrenament-serviciu și cum îl detectăm?
Pădurea aleatorie garantează predicții în intervalul specificat dacă un singur copac nu depășește setul de antrenament?
Vorbiți despre MobileNet și EfficientNet. Care sunt ideile cheie ale fiecărei arhitecturi?
De ce trebuie să punem modelul în modul de inferență (model.eval()) înainte de testare?
Care este diferența dintre dropout și normalizarea pe loturi?