Jaké jsou techniky práce s velmi řídkými daty?
Machine Learning / AI
Jak může zákazník pochopit, že vlastnost je nevýznamná bez použití důležitosti vlastností v modelu černé skříňky?
Co je to agregace sousedství a jaké funkce se používají (průměr, součet, max, LSTM)?
Jaké jsou vlastnosti online hodnocení doporučení (CTR, konverze)?
Jak pomáhá dropout předcházet přeučení v neuronových sítích?
Co je rychlejší, hledání ve slovníku nebo v seznamu, a proč?
Jaké metody regularizace existují pro nelineární modely?
Jaké metody regularizace jsou použitelné na neuronové sítě?
Jaké jsou výrobní problémy OCR (nízké rozlišení, zkreslení, stíny)?
Lze zaručit, že lineární regrese předpovídá hodnoty v daném rozsahu při jakýchkoli vstupních datech?
V čem se lineární regrese liší od jiných metod při práci s kategorickými znaky?
Co je to asymptotická složitost O-velké a Omega-velké?
Co je to rozmanitost a Maximální Marginalní Relevance (MMR)?
Co je to mining logů dotazů a jaké signály extrahují?
Co je A/B testování pro ML modely a jaké obchodní metriky jsou důležité?
Co jsou Tensor Cores a jaké operace urychlují?
Je třeba škálovat znaky pro lineární regresi a jiné modely?
V čem se liší embedde ELMo od BERTu?
Co je SentencePiece a proč je potřeba pro jazyky bez zřetelných oddělovačů?
Čím se liší prompting instruktivních modelů od základních LM?