Machine Learning / AI
Koji su problemi kod A/B testova ML modela (petlja povratnih informacija trening podataka)?
Šta je replika i shard u distribuiranoj VDB?
Šta je multikollinearnost atributa? Zašto je opasna i kako je otkriti?
Koji se parametri uče u BatchNorm i čemu služe?
Šta je dugoročna memorija agenta i kako je izgraditi (sažetak, vektorska memorija)?
Зашто је потребан задатак look-alike?
Šta je beam search i zašto se retko koristi za open-ended generaciju?
Šta su maskirani autoenkoderi (MAE) za CV?
Šta je istraživanje vođeno radoznalošću?
Kako organizovati kontejnerizaciju i implementaciju modela?
Koje metode normalizacije raspodele podataka postoje?
Šta je geohash i kako ga koristiti kao osobinu?
Kako izraziti količinu lopti u drugoj korpi kroz količinu lopti u prvoj?
Šta je interleaving u pretraživanju i preporukama?
Koje metode detekcije anomalija su specifične za vremenske serije?
Da li bismo, da smo imali beskrajne resurse i da nam nije važna brzina konvergencije, koristili metodu GD, SGD ili Mini-Batch SGD?
Zašto se mreža sa BatchNorm brže konvergira?
Kako izračunati perplexity jezičkog modela? Koje su njegove osobine?
Šta je fer u ML i koja su definicija (demografska ravnopravnost, izjednačene šanse)?
Koje je verovatnoćno tumačenje ROC-AUC?