Перейти к содержимому
JS
JScriptiser
Система Онлайн
Патчи
Платформа
Квиз
FAQ
🇺🇸
en
Войти
В Лабораторию
Войти
База знаний
ML System Design
Оценки и эксперименты
Оценки и эксперименты
Прикидки на салфетке, дизайн и расчёт A/B, интерференция, чувствительность, поведение на интервью
Все
Легкие
Средние
Сложные
По умолчанию
По популярности
Сначала легкие
Сначала сложные
Развернуть
Свернуть
1
Средний
7
Прикидка на салфетке: как быстро оценить объём данных, время обучения и стоимость ML-системы?
2
Средний
6
Как посчитать длительность A/B-теста модели: минимальный значимый эффект, размер выборки, метрики-отношения?
3
Сложный
6
Когда A/B врёт: интерференция, switchback и кластерные дизайны?
4
Сложный
7
Как повысить чувствительность A/B, не увеличивая трафик: коррекция по прошлым данным, стратификация, последовательные тесты?
5
Средний
8
Незнакомый домен на ML system design интервью: как проговаривать допущения и не завязнуть?
6
Средний
7
Как прикинуть размер индекса приближённых соседей: сколько памяти нужно под миллиард векторов?
7
Средний
6
Как оценить стоимость обучения модели: что считать, кроме часов на видеокарте?
8
Средний
8
Как посчитать стоимость инференса и когда пакетный режим дешевле онлайнового в десятки раз?
9
Средний
8
Сколько места и денег съедят данные ML-системы: как оценить объём логов, витрин и признаков?
10
Средний
7
Мощность эксперимента: как связаны минимальный значимый эффект, размер выборки и риск не заметить улучшение?
Назад
1
2
Вперёд
Оценки и эксперименты | JScriptiser