Вопросы на собеседовании по Machine Learning
Подборка вопросов из банка ITQuiz для Junior/Middle/Senior подготовки. Сначала сформулируйте ответ самостоятельно, затем откройте объяснение.
1Верно ли утверждение: «Machine Learning — фреймворк глубокого обучения с тензорами, автоматическим дифференцированием и GPU-вычислениями»?
Утверждение неверно. «Machine Learning» — область методов, в которых модели обучаются закономерностям по данным.
2Какое утверждение о «Machine Learning» наиболее точное?
В ITQuiz «Machine Learning» относится к разделу «AI, ML и LLM»; область методов, в которых модели обучаются закономерностям по данным.
3Что такое переобучение модели?
Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.
4Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.
5Что называют inference?
Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.
6Какая тема находится с «Machine Learning» в одном направлении «AI, ML и LLM»?
«Tokenization» и «Machine Learning» находятся в одном направлении «AI, ML и LLM».
7Что НЕ относится к тому же направлению, что и «Machine Learning»?
«Electronics Basics» относится к разделу «Hardware, Embedded и IoT», а остальные варианты — к «AI, ML и LLM».
8Проверьте фундамент, связанный с темой «Machine Learning»: Что такое переобучение модели?
Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.
9Проверьте фундамент, связанный с темой «Machine Learning»: Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.
10Проверьте фундамент, связанный с темой «Machine Learning»: Что называют inference?
Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.
11Для уверенного понимания «Machine Learning» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что такое переобучение модели?
Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.
12Для уверенного понимания «Machine Learning» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.
13Для уверенного понимания «Machine Learning» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что называют inference?
Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.
14В тесте по «Machine Learning» встречается вопрос по фундаменту направления. Что такое переобучение модели?
Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.
15В тесте по «Machine Learning» встречается вопрос по фундаменту направления. Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.