1×
Предполагает ли обучение модели дополнительную разметку данных?
algorithms
middle
Вопросы по Machine Learning — часть 4
166 реальных вопросов с собеседований разных специальностей, отсортированы по частоте
Все вопросы открыты бесплатно для всех — без регистрации и оплаты.
🎯 Enigma AI — помощник прямо во время собеседования
Десктоп-приложение слушает интервьюера, распознаёт вопросы и подсказывает ответы в реальном времени.
Невидимо для screen-share, поддержка виртуальной камеры, стелс-режим.
1×
Как изменится модель, если использовать в качестве функции потерь log loss плюс константу?
algorithms
middle
1×
Что такое логарифмическая функция потерь (log loss) и как она вычисляется?
algorithms
middle
1×
Можно ли обучить модель, задавая правила, чтобы она автоматически определяла язык текста?
backend
middle
1×
Что такое технический долг в контексте ML-системы?
architecture
middle
1×
Какие ключевые метрики используются для оценки моделей машинного обучения и задач распознавания именованных сущностей (NER)?
algorithms
middle
1×
Что такое функция потерь: это преобразование данных или функция, которую мы минимизируем?
algorithms
junior
1×
Как рассчитывается функция потерь (loss function) в машинном обучении?
algorithms
middle
1×
За счет чего получается несколько различных выходных ответов при многократном прогоне входного запроса через модель с константными весами?
backend
middle
1×
Что нужно сделать с прогнозом модели (вероятностями), чтобы получить итоговый класс в задаче классификации?
algorithms
middle
1×
Какова формула механизма внимания (Attention) и как она описывает взаимосвязь компонентов?
algorithms
middle
1×
Что такое Multi-Head Attention и как он работает?
algorithms
senior
1×
Какие модели использовались для генерации эмбеддингов?
backend
middle
1×
В чем заключаются преимущества и принципы работы Flash Attention по сравнению со стандартным механизмом внимания?
architecture
senior
1×
Что происходит с эмбеддингами внутри нейронной модели?
architecture
middle
1×
Какие типы трансформерных моделей вы знаете?
architecture
middle
1×
Был ли инференс этой модели выполнен на CPU?
architecture
middle
1×
В чем разница между бэггингом и бустингом?
algorithms
middle
1×
В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?
algorithms
middle
1×
В каком случае лучше использовать L1-регуляризацию, а в каком L2-регуляризацию?
algorithms
middle
1×
Какова вычислительная сложность операции attention в трансформерах?
algorithms
middle
1×
Как модель понимает, что необходимо объединить субслова в единую лексему?
backend
senior
1×
В чем основные преимущества и недостатки системы обрушения слоев (Layer Collapse) в нейронных сетях?
architecture
senior
1×
Как работает градиентный спуск?
algorithms
middle
1×
В чем заключается главное отличие данной модели от GPT?
architecture
middle
1×
Что такое квантизация в контексте машинного обучения и как она работает?
architecture
middle
1×
Что такое обучение модели и что такое веса модели?
backend
junior
1×
Чем градиентный бустинг лучше случайного леса?
algorithms
middle
1×
Какими метриками обычно пользуются для оценки качества модели детекции объектов?
algorithms
middle
1×
Как изображение превращается в последовательность, чтобы подать на вход энкодера?
architecture
middle