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人工智能

常見的數(shù)據(jù)歸一化 標(biāo)準(zhǔn)化方式你怎么選？不同方案的差異點(diǎn)與適用場(chǎng)景講清楚。
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Topk 和 Topp 采樣你怎么理解？?jī)烧卟町愒谀?，哪些?chǎng)景更可控？最好結(jié)合你做過的生成 推薦任務(wù)說。
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模型上線之后，評(píng)估閉環(huán)怎么搭？灰度 AB 怎么跑？監(jiān)控告警你怎么做，哪些指標(biāo)最關(guān)鍵。.docx
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NLP中你做的數(shù)據(jù)增強(qiáng)里，哪幾種最穩(wěn)？給出量化對(duì)比和背后的原因。
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你做 CTR CVR CTCVR 聯(lián)合建模時(shí)，ESMM ESMM2 是怎么推導(dǎo)與工程落地的？線上到底帶來了什么收益。.docx
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把 BN 講透：原理是什么；訓(xùn)練期和推理期用的統(tǒng)計(jì)量有何不同；跟 LN、GN 比，分別什么時(shí)候用、怎么取舍。.docx
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偏差和方差你怎么把握？結(jié)合你遇到的真實(shí)線上案例，怎么判斷是高偏差還是高方差，各怎么治。.docx
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Dropout 訓(xùn)練和推理階段分別怎么用.docxDropout 訓(xùn)練和推理階段分別怎么用、為什么這么用？跟 BN LN 放一起會(huì)有哪些相互影響，怎么擺放更穩(wěn)。 給出一句話總結(jié)和詳細(xì)解.docx
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你實(shí)際用過哪些學(xué)習(xí)率策略？為什么要 warmup？拿一條你做過的收斂曲線說它起了什么作用，什么時(shí)候會(huì)失效。.docx
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回歸任務(wù)最后一層該怎么選激活？線性、Softplus、截?cái)?、還是直接做分布建模？按不同業(yè)務(wù)約束說說你的選擇依據(jù)。.docx
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為什么樹模型一般不需要對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理
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為什么一般預(yù)測(cè)模型要對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理
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Kmeans和KNN有什么區(qū)別？Kmeans的k值如何選擇？
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GBDT、XGBoost、Random Forest、LightGBM分別是什么？它們的原理和區(qū)別是什么？
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常見的聚類算法有哪些？如何評(píng)價(jià)聚類效果？
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什么是梯度爆炸和梯度消失？它們的原因是什么？
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什么是信息熵、信息增益和信息增益比？它們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)中有什么作用？
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的初始化方式有哪些
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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)怎么區(qū)別
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什么是集成學(xué)習(xí)？它有哪些優(yōu)點(diǎn)？
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什么是Dropout？它的原理是什么？
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常見的正則化方法有哪些？它們的原理和作用是什么？
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常見的激活函數(shù)有哪些？各自的特點(diǎn)是什么？
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常見的優(yōu)化器有哪些？有什么區(qū)別和改進(jìn)點(diǎn)？
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