Machine Learning / AI
Cum sunt extrase datele din baza vectorială pe baza unei solicitări a utilizatorului?
Cum se evaluează calitatea modelului pe baza metricilor de afaceri și a feedback-ului utilizatorilor?
Ce este un țintă pentru copaci în boosting și cum se formează?
Vorbește despre experiența ta și despre ultimul loc de muncă
Ce este pruning pentru reducerea dimensiunii modelului?
Ce este Estimatorul Parzen Structurat în Arbore (TPE) în Optuna?
Care este diferența dintre boosting și bagging?
Ce sunt poisoning-ul de date și atacurile backdoor?
Ce este feedback-ul implicit și ce modele îl iau în considerare (BPR, WARP)?
Spune pe scurt ce ai făcut în modele. Care este experiența ta în proiecte ML?
Există ore suplimentare la locul de muncă?
În ce limbă este cel mai bine să implementați antrenamentul modelului?
Ce este recunoașterea acțiunii și care sunt seturile de date populare (Kinetics, UCF)?
Ce este un model de intenție comună + slot?
Cum să eviți ca modelul să învețe heuristica de a crea exemple negative în loc să generalizeze?
Vor fi datele standardizate și prezentate într-un mod uniform înainte de încărcarea în depozit?
Vorbește despre FlashAttention și ce probleme de memorie rezolvă.
Ce este curba ROC și cum este utilizată pentru evaluarea clasificatoarelor?
Ce este metoda de boosting pe gradient și cum funcționează?
Ce este overfitting-ul?