Machine Learning / AI
Milliseid mõõdikuid kasutasite süsteemi kvaliteedi hindamiseks ja kuidas saavutasite 40% paranduse?
Kuidas erineb stokastiline gradientlangus klassikalisest?
Mis on ROC-AUC eelis võrreldes F1 ja Precision'iga?
Miks otsustasite lahkuda DОМ.РФ-st?
Racontes-moi plus en détail sur FAISS : comment est structuré l'index, comment est-il déployé, comment fonctionne le système de bout en bout?
Kas oled kunagi kokku puutunud juhusliku metsaga (tööl või koolis)? Millised on peamised erinevused juhusliku metsa ja boosting'u vahel?
Mida sa praegu endale otsid?
Kuidas vältida olukorda, kus mock-süsteem, reageerides muudetud agendi päringule, pakub ebaolulisi ajaloolisi andmeid või ei leia andmeid päringuks?
Mida LLM saab väljundina iga inferentsi sammu jooksul?
Kas soovite jääda just Node.js ja React juurde või olete valmis teisele tehnoloogiale (ML kontekstis)?
Mis juhtub mudeli kvaliteediga, kui eemaldame juhusliku metsa ja gradientboostingu esimese ja viimase puu?
Rääkige üksikasjalikumalt, kuidas oli üles ehitatud RAG süsteemi pipeline (filtreerimine, re-ranking), mida te tegite isiklikult ja mida kolleegid?
Rääkige, kuidas töötab re-ordinator — kas sa sukeldusid üksikasjadesse või kasutasid seda valmis inseneri telliskivina?
Kas on Python teie peamine keel? Kui palju aastat ärikogemust teil on?
Hinnake oma inglise keelt eraldi lugemise/kirjutamise ja vestluse osas CEFR tasemetel.
Kuidas seda tehnikaliselt teha saab — et klõps peaks olema kõrgemal kui skip ja sarnased?
Kas mõõdeti ühe läbimise ajal tokenid ja latentsus, et hinnata lahenduse maksumust?
Andmed on tabel logs kasutajate sündmustega (user_id, item_id, action_type, timestamp). Kirjutage SQL-päring, et iga kasutaja jaoks leida viimase klõpsatud toote ID.
Mida teha andmete puuduse korral 500 õpilase ja 3 kuu platvormi tööga?
Millist avatud lähtekoodiga mudelit kasutada kohaliku käivitamise jaoks Ollama kaudu?