Вопросы по Machine Learning — часть 3

1×

В чем особенность ElasticNet?

algorithms middle

1×

В каких осях строится ROC-кривая?

algorithms middle

1×

Почему L1-регуляризация приводит к разреживанию весов, а L2-регуляризация — нет?

algorithms middle

1×

Что такое архитектура Transformer и какие виды трансформеров существуют?

architecture middle

1×

Из чего состоят декодер и энкодер в BERT и GPT подобных моделях?

architecture senior

1×

Как бы вы развернули RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) в продакшене?

architecture senior

1×

В чем разница между обучением модели с нуля и её дообучением (fine-tuning)?

backend middle

1×

Можно ли заменить используемую нейронную сеть на другую, более производительную?

architecture middle

1×

При каких значениях метрик precision и recall ML-сервис считается готовым к запуску в продакшн?

backend middle

1×

Как оценивается готовность ML-сервиса к запуску в продакшн на основе метрик precision и recall?

backend middle

1×

Какое количество изображений потребовалось для обучения модели, чтобы достичь порога уверенности в 80%, после чего анализ был завершен?

algorithms middle

1×

Какие этапы обучения модели вы использовали: предобучение (pre-training), дообучение (fine-tuning) или автообучение (AutoML)?

architecture middle

1×

Какой был следующий этап после обучения модели и как у вас происходил процесс дальнейшей работы с ней?

backend middle

1×

Как у вас происходил процесс деплоя модели машинного обучения после завершения этапа обучения?

backend middle

1×

Как у вас происходил процесс обучения модели после того, как вы ее подготовили?

backend middle

1×

Чем задачи классификации отличаются от задач регрессии? Приведите пример.

algorithms junior

1×

Какие метрики качества вы использовали для задач классификации и регрессии? Перечислите их по названию.

algorithms middle

1×

Был ли у вас практический опыт работы с ML-метриками: их выбор, интерпретация или оптимизация? Есть ли теоретические знания о том, как они устроены и когда какие использовать?

backend middle

1×

Какие модели машинного обучения вы использовали в последнее время?

backend middle

1×

Что такое эмбеддинги?

algorithms middle

1×

Какие параметры важны при выборе модели эмбеддингов?

architecture middle

1×

Что такое Softmax и temperature в контексте машинного обучения?

algorithms middle

1×

В каких случаях регуляризация L1 является нестабильной?

algorithms middle

1×

Почему логистическая регрессия считается линейным классификатором?

algorithms middle

1×

Какие данные подаются на вход ИИ-модели для её проверки и валидации?

backend middle

1×

Как квантование может нам помочь?

architecture middle

1×

Что можно сделать, если модель машинного обучения работает слишком медленно?

architecture middle

1×

На каких данных вы обучаете модели?

backend middle

1×

Какого размера модели вы сейчас используете в продакшене?

architecture middle

1×

Меняли ли вы архитектуру модели для своих задач или обычно использовали готовые решения?

architecture middle