Реальные вопросы, которые задают на собеседованиях для Data Scientist в Магнит.
Смотрите также задачи с собеседований для Data Scientist
Что такое residual block
Что такое Attention
В чем отличие подходов U-Net и FPN в сегментации?
Почему перед тестированием модели нужно перевести модель в режим инференса (model.eval())
Как облегчить ResNet50 в задаче классификации?
Что такое residual connection и для чего его используют
Что такое BatchNorm
Почему в тренировочном даталоадере должен быть параметр shuffle при обучении более одной эпохи
Нужно ли делать сэмплинг приближенный к реальности или с равным балансом классов при обучении YOLO на детекцию редких объектов
Как увеличить количество данных для обучения при малом количестве размеченных объектов
Как работает антифрод на кассах самообслуживания?
Почему раньше возникала проблема исчезающего градиента?
Можно ли дистиллировать между сильно отличающимися архитектурами, например, ResNet и трансформером?
Почему не удалось различить похожие товары, например, энергетики?
Как с помощью NLP распознавать текст на изображениях?
Какие проблемы возникают, если batch normalization обновляет статистику во время валидации?
Что помогает U-Net сохранять информацию на низкоуровневых признаках?
Почему выбирают YOLOv8 для детекции вместо более ранних или новых версий?
Почему архитектура VGG сегодня не используется?
Что такое архитектура CLIP?
Все 25 вопросов доступны в Сопровождении до оффера
Узнать подробнее