Machine Learning / AI
Metriklərdə meyl və kulminasiya əsasında model üçün xüsusiyyətlər necə yaradılır?
Sorğuya uyğun olaraq çıxarılmış parçaları necə sıralamaq olar?
Hansı texnologiyalar və sahələr sizə daha yaxındır: klassik ML, DS və ya NLP?
Komandadakı hansı prosesləri bəyənirsiniz?
Hamı üçün girişə icazə verə bilərsinizmi (sənəd/idarə paneli)?
SQL-də WHERE və HAVING arasındakı fərq nədir və niyə GROUP BY-dən sonra HAVING istifadə olunur?
Təlim olmadan modelin keyfiyyətini necə ölçmək olar?
Hansı chunking istifadə olundu və bu sənədlər nələr idi (Word, PDF, Excel və s.)?
Modelin ölçüsünü azaltmaq üçün pruning nədir?
Və model etibarsız arqument verəndə nə edirdiniz?
Məlumatların normalizasiyası zamanı məlumat sızması baş verə bilərmi?
Score-based SDE nədir və onlar DDPM ilə necə əlaqəlidir?
Modellərlə nə etdiyinizi qısa şəkildə izah edin. ML layihələrində təcrübəniz nədir?
Bir bank üçün cari hesabında böyük məbləğlərdə vəsaitlərin olması niyə faydalıdır?
Tövsiyə sistemləri ilə bağlı təcrübəniz varmı?
Fərqli vaxt granularlığı olan məlumatlarla nə etmək lazımdır: bəziləri hər saat qeydiyyata alınır, bəziləri gündəlik?
Niyə CatBoost istifadə olundu?
Modelin ümumiləşdirmə yerinə mənfi nümunələr yaratmaq heuristikası öyrənməsinin qarşısını necə almaq olar?
Coğrafi proyeksiyaların (UTM, EPSG, WGS84) xüsusiyyətləri nələrdir?
Batch normallaşdırma hansı problemi həll edir?