Подготовка к интервью
9 вопросов с собеседований в АТОМ
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в АТОМ. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы.
Каталог
Knowledge graph embeddings — это методы представления сущностей и отношений из графов знаний в виде векторов в непрерывном пространстве.
Читать ответДекомпозиция временных рядов — это процесс разложения временного ряда на несколько компонентов, обычно на тренд, сезонность и остатки (шум).
Читать ответBatch Normalization — это техника нормализации входов каждого слоя нейронной сети по мини-батчу во время обучения.
Читать ответДля создания и обучения классификатора в PyTorch нужно выполнить несколько шагов:
Читать ответКлассические способы получения эмбеддингов слов включают:
Читать ответOccupancy в контексте CUDA — это отношение количества активных потоковых блоков (warps) на мультипроцессоре GPU к максимально возможному количеству.
Читать ответAdversarial training — это метод повышения устойчивости моделей машинного обучения к атакам, при которых входные данные намеренно модифицируются с целью обмануть модель (adversarial examples).
Читать ответПри сильном дисбалансе классов стандартные метрики, такие как точность (accuracy), могут вводить в заблуждение, так как модель может просто предсказывать преобладающий класс и иметь высокий показатель.
Читать ответГрадиентный бустинг деревьев решений (GBDT) традиционно считается очень эффективным для табличных данных, но deep learning может превзойти его в ряде случаев:
Читать ответ