Machine Learning / AI
Какие типичные узкие места в LLM-сервинге?
Как работать с большим количеством признаков?
Что такое multi-scale детекция и зачем она нужна?
Какие проблемы при детекции long-tail классов?
Как проходит онбординг и обучение новым сотрудникам в проекте?
Что такое weight sharing в NAS?
Есть ли разница в порядке атрибутов при создании составного индекса и как выбирать порядок?
Какие fairness-проблемы у ML в медицине?
Что такое two-tower model для retrieval?
Что такое OCR-free document understanding (Donut, Pix2Struct)?
Что такое feature engineering для time series (lags, rolling stats, datetime features)?
На основании каких показателей можно понять, что модель деградировала?
Что такое behavioral cloning vs DAgger?
Как обрабатываются непрерывные признаки в решающих деревьях?
По какому признаку объединять таблицы в SQL?
Почему регуляризация помогает бороться с переобучением?
Какие основные компоненты базового Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Как отслеживать полноту загрузки данных?
Как отслеживать изменения бизнес-атрибутов в уже загруженных данных?
Что такое ONNX Runtime и где у него преимущества?