Wie man Trainingsdaten für die Klassifikation auf der Grundlage von Anzeige- und Kaufhistorien erstellt?
Machine Learning / AI
Wie teilt man Dokumente in Chunks auf? Welche Chunk-Größe wird normalerweise gewählt?
Wie kombiniert man Daten aus zwei Tabellen mit unterschiedlicher Vollständigkeit bei Adresse und Preis in SQL?
Wie ist die zeitliche Komplexität der Lösung in O-Notation?
Welche Methoden gibt es gegen Überanpassung und wie funktionieren sie?
Wie organisiert man die Anomalieerkennung anhand der Metriken des Modells?
Welche Tiefe haben die Bäume in Random Forest und Boosting?
Erzählen Sie mir von Dropout: Wie funktioniert es während des Trainings und was passiert mit ihm bei der Inferenz?
Wie lösen wir ein lineares Regressionsproblem, wenn wir keine explizite Formel verwenden?
Wie ändert sich der ROC AUC bei der Duplizierung positiver und negativer Objekte und warum?
Was ist der Unterschied zwischen Gradient Boosting und Zufallswald?
Welche Werkzeuge und Bibliotheken können bei der Lösung von Aufgaben in Python verwendet werden?
Wie vereinfacht man die Lösung, um die Liste mit weniger Durchläufen zu durchlaufen?
Wie man eine Metrik erstellt, die die Gewinn Erwartung und die Verkaufswahrscheinlichkeit nach Kategorien berücksichtigt?
Was ist der Unterschied zwischen AutoML für tabellarische Daten und CV/NLP?
Erzählen Sie mir vom Optimierer Adam: Woraus besteht er?
Wie filtert man nur die aktuellen Daten in einer SQL-Abfrage?
Was ist 3D-Parallelismus (Daten + Tensor + Pipeline)?
Was ist stacking und blending?
Was ist SwiGLU und in welchen Modellen wird diese Aktivierung verwendet?