Machine Learning / AI

Python'da massivda nolalarni hisoblash va siljitish algoritmini qanday amalga oshirish mumkin?

Konsensus indeks nima?

Ishlab chiqarishda downtimesiz indeksni qanday yangilashni tashkil qilish mumkin?

Middle — Senior

Иннотех

BERT ni tasniflash vazifasi uchun tasniflovchi bilan birga ishlatish mumkinmi?

Ma'lumotlarning barcha tarixini saqlash kerakmi yoki eski ma'lumotlarni o'chirish kerakmi?

North Star metrikasi va proxy metriklar nima?

Middle — Senior

Selectel

Rubbles

Nima bu kontrfaktual tushuntirishlar?

Nima uchun modul funktsiyasi gradient tushirish uchun mos emas?

Middle — Senior

Яндекс

Parametrik va parametrik bo'lmagan statistik testlar nima?

BGE-M3 haqida gapiring: uchta taqdimot — zich, kam, ko‘p-vektorli.

Ma'lumotlar bazalaridagi indekslar nima va ular nima uchun kerak?

Middle

Иннотех

Trening-xizmat o'rtasidagi nuqson nima va uni qanday aniqlash mumkin?

Middle — Senior

ВТБ

Альфа-Банк

Offline RL nima va uning qanday muammolari bor?

# ROC AUC nima ekanligini formulalashtiring va ta'rifini yozing. # ROC AUC balli qanday hisoblanadi? # Yozilgan ta'rifga muvofiq roc_auc_score ni hisoblaydigan funktsiya yozing. # Va tasodifiy sonli sinflar uchun va berilgan prioritet tartibida? # Model quyidagicha ishlaydi # y_score[i] >= threshold -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < threshold -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Bonus sinovlar ko'p sinflar uchun y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1

Senior

ivi

MobileNet va EfficientNet haqida gapiring. Har bir arxitekturaning asosiy g'oyalari nima?

Modelni test qilishdan oldin nima uchun uni inference rejimiga (model.eval()) o'tkazish kerak?

2025-yil ta'limingizni tugatdingizmi? Bu bakalavriyat, mutaxassislik yoki boshqa narsa edimi?

Senior

Точка

Dropout va partiyali normalizatsiya o'rtasidagi farq nima?

OEC (umumiy baholash mezoni) nima?

Jamoada ishlash rejimi qanday?

Middle

СБЕР