Machine Learning / AI
Yaqin qo'shni izlash uchun qaysi kutubxonalarni ishlatish kerak?
Mashina tarjimoni vazifasi haqida gapirib bering. Sequence-to-sequence nima?
TF va IDF komponentlari nima anglatadi?
Yaqin raqamlarni diapazonlarga ajratish vazifasini tavsiflang.
A/B sinov uchun namunaviy hajmni qanday hisoblash mumkin?
Qaysi turdagi modellarga detektsiya vazifalarida (R-CNN oilasi, YOLO, SSD, DETR) duch kelasiz?
Molekulalar uchun generativ modellari nima?
Kategoriya bo'yicha foyda kutish va sotish ehtimolini hisobga olgan mezoni qanday shakllantirish mumkin?
Qanday yechimlar kechikkan so'rovlarni qayta ishlash uchun resurslar yetishmasligi holatida qabul qilinadi?
Neytral bo'lmagan modellarga qanday tartibga solish usullari mavjud?
Spark'da kechiktirilgan hisoblashlar nima?
Thompson sampling va UCB nima?
Model uchun yo'qotish funktsiyasini biznes va ma'lumotlar nuxtai nazaridan qanday tanlash kerak?
OSM nima va undan labelslarni qanday chiqarish mumkin?
Modelni qayta o'qitmasdan testda tezlikni qanday oshirish mumkin?
Mashinani o'qitishda kvantizatsiya nima? FP32 dan INT8 ga kvantizatsiya qanday amalga oshiriladi — suzuvchi nuqtali sondan butun songa?
NSP (keyingi gapni bash bashorat qilish) nima va RoBERTa uni nima uchun rad etdi?
NDCG va Accuracy o'rtasidagi farq nima? Qaysi biri yangiliklar lentasi uchun muhimroq?
Faktorlarni, masalan, yoshni, binar qilish qanday amalga oshiriladi?
Rasm yaratish uchun qanday usullar ishlatilishi mumkin (GAN, VAE, diffuzion, avtorregressiv)? Har birining afzalliklari va kamchiliklari.