Machine Learning / AI

Bias-variance trade-off nədir və gradient boosting və random forest bunu necə fərqli şəkildə həll edir?

Seyrek vektorlar nədir və ML/NLP-də harada tapılırlar?

Niyə kod agenti üçün bütün depositoriyanı indeksləşdirmək kifayət deyil?

DDP-də partiyaların hazırlanması və nümunə götürmə xüsusiyyətləri hansılardır?

Python-da statik metodlar və sinif metodları necə fərqlənir?

RAG üçün hansı metrikalar və qiymətləndirmə metodlarını bilirsiniz?

Metrik köməkçisində həssas məlumatların gizlənməsi məsələsini necə həll etdiniz?

Səs moderasiya vəzifəsini necə həll etdiniz: xüsusi model öyrətdinizmi?

Təsnifat boosting-inin ballarını sinif ehtimalləri kimi şərh etmək mümkündürmü?

Pozisiya kodlaşdırması nədir və hazırda hansı yanaşmalar istifadə olunur? RoPE harada tətbiq olunur?

Məcburi uyğunlaşdırma pis audio-mətin cütlərini tapmağa necə kömək edir?

Moderasiya zamanı, yalnızca əlavənin mövcudluğunu yoxlamaq mı lazım idi yoxsa məlumatları bazalarla da yoxlamaq mı?

QKᵀ üzərində softmax-dan sonra matris necə görünür? Onun dəyərləri necə paylanıb?

Niyə gradient boosting-də gradient istifadə olunur, sadəcə doğru və proqnoz arasındakı fərq deyil?