Πώς να προεπεξεργαστείτε το κείμενο: ποιες λέξεις-κλειδιά και σημεία στίξης να αφαιρέσετε, να χρησιμοποιήσετε stemming ή λημματοποίηση;
Machine Learning / AI
Τι είναι η ψευδής ανατροφοδότηση σχετικότητας;
Τι είναι η μακροπρόθεσμη μνήμη του πράκτορα και πώς να την κατασκευάσετε (περίληψη, διανυσματική μνήμη);
Τι είναι η ανάλυση διάταξης σε έγγραφα;
Πώς γίνεται η ένταξη και η εκπαίδευση νέων υπαλλήλων στο έργο;
Τι είναι το GPTQ και ποια είναι η προσέγγιση για την επιλογή βαρών;
Πώς να εργαστείτε με ελλιπή δεδομένα από διαφορετικούς διακομιστές και πίνακες;
Τι είναι η ανάκτηση δια-τροπής;
Τι είναι το global average pooling και γιατί αντικαθιστά το πλήρως συνδεδεμένο στρώμα;
Πώς υλοποιείται η συγχώνευση δύο ταξινομημένων πινάκων σε έναν ταξινομημένο πίνακα;
Υπάρχουν δεδομένα για την επαλήθευση της λύσης ή πρέπει να δημιουργήσετε δοκιμαστικά δεδομένα μόνοι σας;
Ποιες είναι οι συγκεκριμένες βελτιστοποιήσεις για ARM (NEON);
Πώς να χρησιμοποιήσετε την κλασική μηχανική μάθηση για τη βελτίωση της αναγνώρισης προϊόντων;
Τι είναι ένα γράφος και πώς παρουσιάζεται για νευρωνικά δίκτυα (πίνακας γειτνίασης, λίστα ακμών);
Πώς να συνδέσετε τις αποδείξεις με τα προϊόντα με ελλιπή δεδομένα;
Τι είναι η Διαδικασία Λήψης Αποφάσεων Markov (MDP) και ποια είναι τα συστατικά της;
Τι είναι ένα bounding box και ποια είναι τα διαθέσιμα formats συντεταγμένων (xyxy, xywh, cxcywh);
Γιατί μπορεί να χρησιμοποιηθεί ένα δέντρο αποφάσεων για την ταξινόμηση;
Τι είναι η κοινόχρηστη μνήμη και γιατί να τη χρησιμοποιήσετε;
Υπάρχουν αναλυτές που ασχολούνται με τη λήψη δεδομένων και την προετοιμασία βιτρινών;