Machine Learning / AI
Was ist die Methode der Maximum-Likelihood-Schätzung?
Wir lösen ein binäres Klassifikationsproblem. Der Anteil der positiven Klasse in der Stichprobe beträgt 5%. Das Modell zeigt eine Genauigkeit von 95%. Was kann man über die Qualität dieses Modells sagen?
Warum haben Sie Redis für die Warteschlange gewählt und nicht Kafka oder RabbitMQ?
Mit welchen Agenten hast du gearbeitet? Erzähl, wie sie arbeiten.
Was ist die Ausdruckskraft von GNNs und wie hängt sie mit dem Weisfeiler-Lehman-Test zusammen?
Wie de Maximum beim Verschieben des Fensters deklarieren und aufrechterhalten?
Warum wurde der Recall maximiert, wenn gleichzeitig gesagt wird, dass nicht versucht wurde, alles abzudecken?
Wann ist der Median besser als der Durchschnitt?
Wo und was gespeichert werden muss, um die Fehlertoleranz bei der automatischen Anrufweiterleitung zu gewährleisten?
Erfahrung bei PIK: NLP-Klassifikator für Anfragen von Auftragnehmern/Ingenieuren. Gab es viele Anfragen?
Wie hilft die Metrik F1-Score bei Aufgaben mit unausgeglichenen Klassen?
Was ist OCR-freies Dokumentenverständnis (Donut, Pix2Struct)?
Wie drückt man die Anzahl der Kugeln im zweiten Korb in Bezug auf die Anzahl im ersten Korb aus?
Was ist ein balancierter Baum?
Warum wird Dropout bei der Inferenz deaktiviert?
Was ist RVQ (Residual Vector Quantization) in einem Audio-Codec?
Was sind referenzfreie und referenzbasierte Metriken?
Welche Arten von Augmentationen sind spezifisch für die Detektion (mosaic, mixup)?
Wie bewertet man die Qualität der Retrieval in RAG (recall@k, hit@k, MRR)?
Wie sieht die vollständige Pipeline für das Training des Modells aus?