Welche Merkmale hat die Prognose mit Feiertagen und seltenen Ereignissen?
Machine Learning / AI
Was sind kausale Graphen (DAG) und D-Trennung?
Was sind EMA-Gewichte und wo werden sie angewendet?
Wie bewertet man die Qualität eines feinabgestimmten LLM im Nutzerbereich?
Wie überprüft man die Relevanz des Modells auf Testdaten vor der Produktion?
Was ist der Unterschied zwischen Series und DataFrame in pandas?
Was ist Snapdragon AI Engine?
Wie geht man an die Vorverarbeitung des Datensatzes heran?
Was ist Pruning in LLM und welche Ansätze gibt es (Magnitude, Strukturiert, SparseGPT)?
Welche klassischen Ansätze gibt es zur Ausfüllung von Lücken in der Interaktionsmatrix in Empfehlungssystemen?
Wie teilt man Kunden für einen A/B-Test in zwei Gruppen auf?
Welche Methoden sind günstiger als die menschliche Bewertung (LLM-als-Richter, modellgeprüft)?
Wie man einen itembasierten Ansatz in Empfehlungssystemen umsetzt?
Was ist räumliche Kreuzvalidierung und wozu ist sie nützlich?
Was ist RLAIF und wie unterscheidet es sich von RLHF?
Was ist der Unterschied zwischen den Methoden map und apply in pandas?
Wie kann die Qualität des Modells unter Verwendung von Trigger-Käufen und Kunden-Avataren sichergestellt werden?
Was ist Produktquantisierung (PQ) und welche Qualitätsverluste hat sie?
Wie erhält man Empfehlungen aus der Interaktionsmatrix?
Was ist Whisper und warum wird es so gut zwischen Sprachen übertragen?