Machine Learning / AI
Čo sa deje s koncami zoznamov po hlavnej slučke a ako s nimi zaobchádzať?
Ktoré vrstvy fungujú odlišne počas tréningu a inferencie?
Čo je OEC (celkové hodnotiace kritérium)?
Vysvetlite, ako funguje metóda gradientového boosting na rozhodovacích stromoch.
Čo je pruning v LLM a aké prístupy existujú (magnitude, structured, SparseGPT)?
Aké metriky spravodlivosti ste zohľadnili v produkcii?
Aké kritériá na zastavenie rastu stromu okrem obmedzenia hĺbky existujú?
Povedzte nám o architektúre BERT a ako bol trénovaný.
Nemali ste skúsenosti s antifraudom?
Čo je offline metrika NDCG?
Čo sú recall a precision?
Ako overiť správnosť údajov?
Ako sa zmení ROC AUC pri duplikovaní pozitívnych a negatívnych objektov a prečo?
Čo sa deje v pamäti pri zvýšení hodnoty premennej o jednotku v Pythone?
Aké metriky použiť na hodnotenie novej modelu pri nasadení na pilotnú skupinu?
Ako zistiť, kedy je potrebné ukončiť tréning?
Čo je buffer na opakovanie skúseností a na čo slúži?
Aké sú úskalia pri porovnávaní multimodálnych modelov na benchmarkoch?
Prečo nie je možné vyriešiť všetky úlohy pomocou klasických metód?
Čo je model ARIMA a čo znamenajú jeho parametre (p, d, q)?