Разбор реального собеседования по ML в Яндекс | Computer vision

В этом видео подробно разбираю собеседование с секции по ML в Шмяндекс, рассказываю и показываю как подробно отвечать на все вопросы, и какой уровень знаний ожидают от кандидатов Разбор CLIP моделей - https://t.me/Ai_bolno_ml/23
Личное менторство по ML, подготовка к собеседованиям - https://filonov.site
Таймкоды: 00:00 - Intro 00:19 - Найди 10 ошибок 01:30 - Сверточный слой 02:12 - Формула размера свертки 03:11 - Зачем нужен паддинг 04:12 - Пример кодом 04:43 - Зачем нужна свертка 1x1 06:17 - Инициализация нулями 07:48 - ControlNet инициализация нулями 08:05 - ReLU плюсы/минусы 08:45 - Улучшения ReLU 09:39 - MaxPool2d 11:36 - AveragePool2d 12:30 - Четный размер кернела 13:24 - LayerNorm 14:30 - GeLU 14:46 - Dropout с кодом 18:34 - Параметр groups 21:07 - Depthwise Separable, оптимизация параметров 24:14 - Bottleneck 25:30 - Блоки Трансформера 26:34 - Решейп и LayerNorn 29:18 - Self-Attention 32:54 - CLS Token 34:25 - MSELoss 36:00 - Больше разборов тут