Machine Learning / AI
Cum a fost realizată validarea?
Ce este query-by-committee?
Ce este feedback-ul implicit și ce modele îl iau în considerare (BPR, WARP)?
Există ore suplimentare la locul de muncă?
În ce limbă este cel mai bine să implementați antrenamentul modelului?
Ce este ML pentru date genetice (apelarea variantelor)?
Care este diferența dintre log loss și entropia încrucișată?
Ce sarcinițe le rezolvă prost AutoML (date mici, cunoștințe de domeniu non-standard)?
Care este diferența dintre încorporările poziționale absolute și relative?
Vor fi datele standardizate și prezentate într-un mod uniform înainte de încărcarea în depozit?
Vorbește despre FlashAttention și ce probleme de memorie rezolvă.
Cum se implementează un algoritm de numărare și deplasare a zerourilor într-un array în Python?
Cum va evalua G-Eval calitatea?
Care este complexitatea asimptotică a căutării într-o listă cu un ciclu imbricat?
Ce este Flamingo și care este ideea de atenție încrucișată în LM?
Cum se verifică relevanța modelului pe datele de test înainte de lansarea în producție?
Ce sunt exemplele adversariale și atacul FGSM?
Ce face o interogare SQL?
Care sunt metricile de evaluare offline ale recomandărilor (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?
Ce este DDPG și pentru ce sarcini este potrivit?