Kako delimo podatke za unakrsnu validaciju?
Machine Learning / AI
Da li ste sami svoje modele pustili u proizvodnju?
Можете ли објаснити како ради Early Stopping? Може ли се применити у класичном машинском учењу?
Da li ste radili sa Docker, MLflow, Airflow?
Kako se meri blizina između ugradnji reči?
Како се манифестују слабим моделима?
Zašto napuštate svoje trenutno radno mesto?
Dakle, na nijednom radnom mestu nisi imao ciklus razvoja od kraja do kraja od prikupljanja podataka do prodaje?
Koje su metode klasterizacije eksperimenta (nasumično raspoređivanje u grupe)?
Ispričajte mi o Random Forest: mehanika učenja, kako se formiraju stabla, kako se vrši predviđanje za zadatke klasifikacije?
Kako organizovati automatsko prikupljanje podataka i obuku pomoću Airflow?
Koja su ograničenja AutoML-a na velike podatke?
Ispričajte nam o arhitekturi transformatora: encoder-decoder, šta se dešava unutar dekodera?
Koje implementacije gradient boosting-a poznaješ?
Šta je bagging?
Kako implementirati logiku automatskog odbijanja poziva kada je od korisnika primljeno više od 10 poziva u 15 minuta?
Ispričajte mi o Batch Normalization: što je to i zašto je potrebno?
Kako funkcioniše sloj konvolucije?
Zašto L1 regularizacija teži da postavi težine na nulu, dok je L2 ne? Kako se to matematički izvodi?