Machine Learning / AI
Můžete vysvětlit, jak přesně se počítá kritérium Gini a jak ovlivňuje volbu rozdělení v rozhodovacím stromu?
Jaké informace jsou zobrazeny na osách křivky učení?
Jaké metriky řazení jste používali ve své práci?
Jak obecně funguje RAG — jak se hledá relevantní kus podle dotazu?
Co je lineární regrese a jak se trénuje?
Z jakého důvodu jste opustili PIK?
Jak otestovat implementovanou službu na FastAPI?
Jak bys naprogramoval logiku opakování při komunikaci s LLM? Znáš knihovnu Tenacity?
Vysvětlete, jak funguje metoda gradientového boosting na rozhodovacích stromech.
Jak měnit parametry? Jak pochopit, kterým směrem je měnit?
Máte zkušenosti s technologiemi distribuovaného výpočtu?
Pověz mi o nejvýznamnějším projektu ve tvé kariéře
S jakými nástroji a technologiemi jste pracoval nejvíce?
Pověz mi o regularizaci v lineární regresi: jaké druhy existují?
Co je to únik dat (data leakage) a proč je to nebezpečné?
Jaké metriky se používají k hodnocení kvality shlukování? Jak vybrat počet shluků?
Pověz mi o nejobtížnější technické úloze.
Architektonické rozdíly mezi XGBoost, LightGBM a CatBoost: jak jsou stromy stavěny?
Uveďte tři hlavní faktory při výběru nové práce.
Pověz mi o Adam a RMSProp.