Τι είναι τα EMA και πού εφαρμόζονται;
Machine Learning / AI
Πώς να χρησιμοποιήσετε τις κατηγορίες προϊόντων για τη διαμόρφωση σχετικών συστάσεων;
Τι είναι τα αιτιακά γραφήματα (DAG) και η διαχωρισμός d;
Πώς αξιολογούμε την ποιότητα ενός βελτιωμένου LLM σε έναν τομέα χρήστη;
Πώς να ελέγξετε τη σχετικότητα του μοντέλου στα δοκιμαστικά δεδομένα πριν από την κυκλοφορία στην παραγωγή;
Τι είναι το Snapdragon AI Engine;
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Series και DataFrame στο pandas;
Πώς να προσεγγίσουμε την προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων;
Τι είναι το pruning σε LLM και ποιες προσεγγίσεις υπάρχουν (magnitude, structured, SparseGPT);
Πώς να υλοποιήσετε μια προσέγγιση βασισμένη σε αντικείμενα στα συστήματα συστάσεων;
Ποιες κλασικές προσεγγίσεις υπάρχουν για την πλήρωση των κενών στον πίνακα αλληλεπιδράσεων στα συστήματα σύστασης;
Πώς να χωρίσετε τους πελάτες σε δύο ομάδες για μια δοκιμή A/B;
Ποια μέσα είναι φθηνότερα από την ανθρώπινη αξιολόγηση (LLM-ως-κριτής, βαθμολόγηση από το μοντέλο);
Τι είναι η χωρική διασταύρωση και ποιος είναι ο σκοπός της;
Τι είναι το RLAIF και πώς διαφέρει από το RLHF;
Πώς διασφαλίζετε την ποιότητα του μοντέλου χρησιμοποιώντας αγορές-κλειδιά και avatars πελατών;
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ των μεθόδων map και apply στο pandas;
Τι είναι η ποιοτική ποσοτικοποίηση (PQ) και ποιες είναι οι απώλειες ποιότητας της;
Τι είναι ο δείκτης συμφωνίας;
Πώς να λάβετε συστάσεις από τον πίνακα αλληλεπιδράσεων;