Вопросы по Machine Learning — часть 4

1×

Предполагает ли обучение модели дополнительную разметку данных?

algorithms middle

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