Подготовка к интервью
17 вопросов с собеседований в Автомакон
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Автомакон. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: airflow.
Каталог
DeepFM — это модель для рекомендательных систем, которая объединяет две части: факторизационные машины (FM) и глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks).
Читать ответРаспределение задач в команде машинного обучения обычно строится с учетом специализации участников и этапов проекта. Часто выделяют следующие роли и задачи:
Читать ответAleatoric и epistemic uncertainty — два типа неопределённости в машинном обучении и статистике.
Читать ответДля передачи больших текстовых данных объемом около 10 Гб важно учитывать эффективность, надежность и масштабируемость.
Читать ответNLU (Natural Language Understanding) — это область обработки естественного языка, которая отвечает за понимание смысла пользовательских запросов.
Читать ответРейтинг от 1 до 5 — это порядковый (ordinal) признак, который можно кодировать несколькими способами в зависимости от задачи и модели:
Читать ответДля получения результата первого выполненного промиса используется метод Promise.race().
Читать ответNF4-квантование в QLoRA — это метод сжатия весов больших языковых моделей (LLM) с помощью 4-битного квантования с использованием нормализованного формата (Normalized Format 4-bit).
Читать ответОсновные способы предобработки признаков включают:
Читать ответKnowledge graph (граф знаний) — это структура данных, которая представляет информацию в виде графа, где узлы — это сущности (объекты, понятия), а ребра — отношения между ними.
Читать ответБустинг — это метод ансамблирования, который строит сильную модель путем последовательного обучения серии слабых моделей (обычно деревьев решений).
Читать ответАрхитектура с контейнерами строится вокруг изоляции приложений и их зависимостей в легковесных, переносимых и воспроизводимых средах — контейнерах.
Читать ответ