Вопросы по Machine Learning — часть 5

1×

Почему в данной архитектуре был выбран именно трансформерный энкодер (Transformer Encoder), а не более простые альтернативы, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или многослойные перцептроны (MLP)?

architecture senior

1×

Что означает порог (threshold) 0.5 и как он используется при расчёте метрик модели детекции объектов?

backend middle

1×

В чем заключаются основные недостатки архитектуры Transformer по сравнению с другими подходами?

architecture middle

1×

Как рассчитывается precision при заданном значении recall, например, при наличии идеальной разметки?

algorithms middle

1×

Как в задаче детекции объектов определить, является ли предсказание модели истинно положительным (True Positive) или ложноположительным (False Positive)?

algorithms middle

1×

Как рассчитывается метрика Precision (точность) — по какой формуле и как она вычисляется, это отношение чего к чему?

algorithms junior

1×

Расскажите подробнее про обучение нейронных сетей: как происходит процесс обратного распространения ошибки?

algorithms middle

1×

Какие существуют адаптивные методы обучения нейронных сетей, которые обновляют веса, и почему они называются адаптивными?

algorithms middle

1×

Зачем нужно учитывать градиент при адаптивных методах обучения и как это помогает в обновлении весов?

algorithms middle

1×

Что нужно изменить в функции активации ReLU, чтобы избежать проблемы «умирающих нейронов» (когда градиент становится нулевым для отрицательных значений)?

backend middle

1×

Что такое uplift-моделирование и какие основные гипотезы используются в uplift-моделях?

algorithms senior

1×

Что такое калибровка в контексте машинного обучения?

algorithms middle

1×

Для чего нужна регуляризация в машинном обучении и какие способы регуляризации вы знаете?

algorithms middle

1×

Почему в uplift-моделировании требуются специализированные методы и почему нельзя ограничиться стандартной регрессией или классификацией?

data_structures senior

1×

Что такое data drift и какие существуют методы его обнаружения?

backend middle

1×

Какие архитектуры нейронных сетей для распознавания речи вы знаете?

architecture middle

1×

Как организовать мониторинг моделей машинного обучения (классификаторов) в продакшене?

architecture middle

1×

В чем заключается фундаментальная цель нейронных сетей и какие задачи они призваны решать?

backend junior

1×

Что нам даст уменьшение learning rate?

backend middle

1×

Для чего в нейросетях используется dropout и что он делает?

architecture middle

1×

Что будет делать логистическая регрессия в этом случае?

algorithms middle

1×

Что происходит с сигналами при прохождении через нейрон?

architecture middle

1×

Как оценивается качество модели и качество генерации?

backend middle

1×

Какие риски существуют при использовании слишком маленького значения learning rate в процессе обучения нейронной сети?

algorithms middle

1×

Если модель получилась плохой, какие параметры можно менять в нейросети, чтобы улучшить процесс обучения?

backend middle

1×

Что такое градиентный взрыв и затухание градиентов? Какие методы борьбы с ними вы знаете?

algorithms middle

1×

Какие шаги вы предпримете для анализа и улучшения модели, если она показывает высокое качество на валидации, но низкое в продакшне?

backend middle

1×

В чем вы больше уверены при решении задач: в деревьях решений (например, случайный лес) или в логистической регрессии?

algorithms middle

1×

Можно ли использовать P для обозначения предсказаний в машинном обучении?

algorithms junior

1×

Можно ли сразу направлять модель в production или существуют какие-то тонкости при деплое моделей машинного обучения?

architecture middle