Machine Learning / AI
Насколько хорошая будет точность при обезличивании данных?
Какие особенности anomaly detection в сетевом трафике (Zeek, Netflow)?
Как использовать дополнительные признаки для отбора фичей?
Что такое meta-prompting и какие у него use-кейсы?
Как организовать хранилище данных с учетом данных из нескольких источников: бэкенд базы, кликстрим, CRM и коммуникации?
Как обнаружить, что модель галлюцинирует, и не использует контекст?
Какие методы дебиасинга датасета (reweighting, resampling)?
Как работать с пропусками и категориальными признаками в методах опорных векторов и нейросетях?
Как осуществляется финальная фильтрация кандидатов с помощью реранкера?
Какие специфические оптимизации для ARM (NEON)?
Можно ли использовать BERT вместе с классификатором для задачи классификации?
Что такое source separation (Demucs, Spleeter)?
Возникает ли дрейф модели при обучении с дроп-аутом и инференсе без него?
Что подавать в качестве запроса для поиска?
Почему выбирают YOLOv8 для детекции вместо более ранних или новых версий?
Что такое NCNN и какие у него use-кейсы?
Сталкивались ли с дрейфом данных?
Как выбрать символ при нескольких максимальных подряд идущих символах?
Чем DataParallel отличается от DistributedDataParallel в PyTorch?
Что такое CUTLASS?