Machine Learning / AI
Почему BERT дает лучшее качество на задачах классификации текста, чем TF-IDF с логистической регрессией?
Есть ли третий вариант усреднения метрик при дисбалансе классов и как он считается?
Как оплачиваются переработки?
Что такое graph RAG и в каких задачах он эффективен?
Как учитывать ситуацию, когда смешной ответ имеет много лайков, но не является правильным?
Нужна ли нормализация признаков для моделей BERT и деревьев решений?
Что будет, если удалить дерево из random forest?
Что делает метод __init__ в классе и когда он вызывается?
Какие проблемы артефактов лиц/рук в диффузионных моделях и как с ними бороться?
Что такое foundation модели для временных рядов (Chronos, TimesFM, Lag-Llama)?
Почему модель на этапе обучения занимает больше памяти, чем на инференсе?
Какие проблемы при детекции long-tail классов?
Много ли возни с доступами и бюрократическими моментами?
Что такое knowledge-grounded dialog?
Что такое LoRA merging и как сливать несколько адаптеров?
К чему относится переобучение: к смещению или к разбросу?
Как связать базу вопросов и ответов с внешним сайтом для решения задачи?
Как посчитать количество ненулевых элементов в столбце?
Что такое keyword spotting?
Какие бенчмарки оценки LLM вы знаете (MMLU, BBH, GSM8K, HumanEval)?