Machine Learning / AI
Yeni model versiyasından sonra orta keyfiyyət qiymətləndirməsi artdı, lakin redaktorlar hüquqi və maliyyə mövzularında cavabların əhəmiyyətli dərəcədə pisləşdiyini deyirlər. Nə vizuallaşdırma edəcəksiniz ilk olaraq, nəyi dayandırmaq və ya davam etdirmək barədə qərar vermək üçün?
Maşın öyrənməsində ansamblər haqqında danış.
İndiki biliklərinizlə (hazırkı biliklərinizlə) xidmət masasındakı sorğuların təsnifatı və marşrutlaşdırılması problemini necə həll edərdiniz? Çox mərhələli yanaşma: qaydalar → ML → LLM fallback → insan? Konkret texnologiyaları, modelləri və metrikləri adlandırın.
Recall və MRR arasındakı fərqi sadə şəkildə izah edə bilərsənmi?
Soyuq başlanğıc problemi nədir? Yeni məqalə üçün onu necə həll etmək olar, onun klikləri hələ yoxdur?
[Şirkət] komandasındakı Data Science üzrə başçımı oldunuzmu? Sizdən çıxan yanaşmalar və texnologiyalar hansılarıdır və hansı texniki lider tərəfindən müəyyən edilmişdir?
Bu tapşırıq üçün hansı əsas xətt və hansı son model namizədi seçərdiniz?
k ən yaxın qonşu (kNN) metodunda bias-variance ticarəti, k=1 və böyük k üçün.
Bütün çox agentli sistemi necə izlədilər — hansı mərhələlərdə səhvlər, gecikmələr və s. yaranır?
İA ilə müsahibə keçirməyə cəhd etmək istəmirsiniz?
RecSys və ya LLM ilə təcrübəniz varmı?
Tənzimləmə haqqında danış: bu nədir, nə üçün lazımdır, hansı növləri var.
Riyaziyyat baxımından gradient nədir və maşın öyrənmədə necə tətbiq olunur?
Xətti reqressiya modelinin nəticələrini necə şərh etmək olar?
İndiki zamanda sənin üçün nə daha vacibdir (müxtəlif və maraqlı tapşırıqlar xaricində)?
Zəhmət olmasa, xahiş edirəm, niyə hazırda iş axtarırsınız?
Sisteminizdə son istifadəçiyə nə göndərilirdi?
Agentlərin icrasında paralellik olubmu yoxsa hər şey ardıcıl olubmu?
90 müsbət nümunə və 10 mənfi nümunədən ibarət məlumat dəstində həmişə 0.9 dəyərini verən təsnifatçı üçün ROC-AUC metrikasının dəyəri nə olacaq?
K-ortaqlama alqoritmi necə işləyir? Zəhmət olmasa, bu suala şifahi cavab verin.