Machine Learning / AI
Jaké jsou strategie výběru dotazů (nejistota, rozmanitost, očekávané snížení chyby)?
Jak jste měřili úspěch v projektu [společnost] (automatické doplňování kódu)? Jaké metriky jste použili?
Co je odhadce Nelson-Aalen?
Co je to mediální analýza?
Máte nějaké otázky ohledně dat?
Co se stane, pokud zadáte do LLM kontext o délce 120 000 tokenů při limitu 60 000?
Na malém autě našli LR, velikost batch se v clusteru zvýšila 1000krát. Je třeba změnit LR?
Co je EfficientDet?
Jaký je architektonický rozdíl mezi SDXL a SD 1.5?
Co je adversariální trénink a jaký je jeho trade-off?
Jaká je maximální pravděpodobnost vytáhnout bílou kouli z náhodně vybrané koše?
Co jsou spectral GNN a spatial GNN?
Co jsou to zastaralé embeddings a jak s nimi zacházet?
Proč byly tyto znaky vybrány?
Jak ověřit kvalitu doporučení bez rozdělení dat na trénink a test?
Ještě je trochu času — zkuste zkusit optimalizovaně přepsat řešení ROC-AUC (pomocí třídění a rangů v O(n log n))?
Co je to Mixture of Experts (MoE) a jaké má má výhody a nevýhody?
Proč pomáhá regularizace bojovat proti přeučení?
Jaká jsou rizika AutoML z hlediska interpretovatelnosti?
Co je targeting?