Вопросы с собеседований для Machine Learning / AI

Расскажи про разницу между мультитрейдингом, мультипроцессорностью и асинхронностью

Как dropout помогает избежать переобучения в нейросетях?

Назовите несколько типов метрик классификации и объясните их.

Что такое переобучение? Как его обнаружить и предотвратить?

Расскажи про регуляризацию: что это, зачем нужна, какие виды бывают.

Какие виды токенизации ты знаешь? Плюсы и минусы каждого.

Расскажи, какой состав команды, от кого обычно приходит задача и как задачи распределяются между командой?

Расскажите о себе и опыте?

Что такое градиентный бустинг и как он работает?

Расскажите, пожалуйста, что был именно за проект, чем занимались именно вы.

Что такое recall и precision?

В чем разница между оверфиттингом и андерфиттингом?

Что такое квантизация?

Почему решила уйти с текущего места работы?

Как соотносятся Recall и Precision, можно ли повысить одно не снижая другое? Приведи примеры задач.

Чем отличается кросс-энкодер (ранкер) от би-энкодера?

Какие существуют виды attention, позволяющие избежать квадратичной сложности полного self-attention на длинном контексте?

Какие знаете оптимизаторы (SGD, Momentum, RMSProp, Adam, AdamW)? В чём идеи и различия?

Знаешь что-нибудь про изменяемые и неизменяемые типы данных, и какие данные к чему относятся?

Как подготавливал документы для RAG (chunking, embeddings, Milvus)?