Machine Learning / AI
Τι είναι η ανίχνευση λέξεων-κλειδιών;
Τι είναι η κατανομή apriori και aposteriori;
Τι είναι η OCR και ποια είναι τα στάδια της αλυσίδας (ανίχνευση → αναγνώριση);
Ποια είναι τα χαρακτηριστικά της διαδικτυακής αξιολόγησης συστάσεων (CTR, μετατροπή);
Τι είναι το MCMC και ποια είναι οι μέθοδοι (Metropolis-Hastings, Gibbs, HMC);
Πώς επιταχύνετε την κλίση του βαθμιδωτού με πολύ μεγάλο αριθμό χαρακτηριστικών;
Πώς ισορροπείτε το φορτίο μεταξύ των αντιγράφων του διακομιστή;
Πώς μπορεί ένας αναλυτής συστημάτων να ελέγξει τη διαθεσιμότητα δικτύου ενός endpoint;
Ποια αντικείμενα μπορούν να προστεθούν σε ένα σύνολο; Ποιες είναι οι προϋποθέσεις για τα στοιχεία;
Τι είναι το σκορ Brier στην ανάλυση επιβίωσης;
Τι είναι η ενεργή μάθηση με βάση την πισίνα;
Πώς εξάγονται τα δεδομένα από τη διανυσματική βάση με ένα ερώτημα χρήστη;
Πείτε μας για την τελευταία σας θέση εργασίας και το κύριο έργο στο οποίο εργαστήκατε
Γιατί συχνά χρησιμοποιείται η κανονική κατανομή στη στατιστική και στη μηχανική μάθηση;
Βάσει ποιων δεδομένων κατασκευάστηκε το μοντέλο;
Τι είναι το AudioLM και ποια είναι η προσέγγιση της prompted audio generation;
Πώς μετράμε την ποιότητα ενός μοντέλου χωρίς εκπαίδευση;
Μπορούν τα embeddings να θεωρηθούν συγχρονικά απευθείας στο endpoint του API; Τι θα συμβεί αν υπολογίσουμε embeddings για μια μεγάλη ροή εγγράφων σε ένα endpoint FastAPI;
Πες μου περισσότερα για τα καθήκοντα NLP που έκανες.
CLIP: ιδέα, λειτουργία απώλειας, μέθοδος εκπαίδευσης, για τι χρησιμοποιείται. Ποιες μετρικές απόστασης μεταξύ ενσωματώσεων μπορούν να χρησιμοποιηθούν και ποιες χρησιμοποίησαν οι συγγραφείς;