Какви са характеристиките на прогнозата с празници и редки събития?
Machine Learning / AI
Как да използвате категориите продукти за формиране на релевантни препоръки?
Какви са каузалните графи (DAG) и d-разделянето?
Как да оценим качеството на дообучен LLM в потребителския домейн?
Какво е Snapdragon AI Engine?
Как да проверим релевантността на модела върху тестовите данни преди внедряването му в продукция?
Как да подходите към предварителната обработка на набора от данни?
Каква е разликата между Series и DataFrame в pandas?
Как да реализираме item-базиран подход в системите за препоръки?
Какво е pruning в LLM и какви подходи съществуват (magnitude, structured, SparseGPT)?
Какво е пространствено кръстосано валидиране и защо е необходимо?
Кои класически подходи съществуват за запълване на пропуските в матрицата на взаимодействията в системите за препоръки?
Как да разделите клиентите на две групи за A/B тест?
Как да осигурим качеството на модела с използване на тригърни покупки и аватари на клиенти?
Кои методи са по-евтини от човешката оценка (LLM-като съдия, оценка от модел)?
Какво е RLAIF и как се различава от RLHF?
Каква е разликата между методите map и apply в pandas?
Какво е продуктова квантизация (PQ) и какви са загубите ѝ на качество?
Как да получите препоръки от матрицата на взаимодействията?
Какво е индекс на съгласие?