Machine Learning / AI
Кои методи за регуляризация са приложими към невронните мрежи?
Кой се занимаваше с внедряването в продукция и какви бяха метриките за успех на проекта?
Какво е контекстуално компресиране в RAG?
Как да създадем релевантни и надеждни негативни двойки за обучение на модела?
Какви са person-specific метриките (CrowdHuman)?
Какво е policy gradient и какво гласи теоремата за policy gradient?
Какво е Bayesian A/B тестиране?
Какви примери за feature engineering си изпълнил в проектите си?
Какви метрики се използват за регресия?
Какво е генеративен модел на етикети в Snorkel?
Какво е protobuf и как се използва в gRPC?
Защо индексите забавят вмъкването и актуализирането на данни?
Какво е replay-buffer в непрекъснатото обучение?
Разкажете за градиентния спуск: как работи и какви са неговите модификации (SGD, Momentum, Adam)?
Разкажи за модела за оценка на пазарната стойност на недвижимите имоти: същността, данните, приложението.
Кой модел беше използван под капака на ReAct-агента и защо точно него избрахте?
Какви метрики бихте използвали за оценка на системата за разпределяне на лийдове към агентите?
Правил ли си всичко това сам (RAG, LoRA, работа с невронни мрежи) или си помагал на някого?
Какво е регуляризация?
Каква беше вашата роля в проекта?