¿De qué exactamente surge la dispersión en la estimación IPS?
Senior
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Machine Learning / AI
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Explica en pocas palabras en qué se diferencia el enfoque Double Robust del IPS: qué se añade y qué lo hace más fuerte y resistente?
Senior
151
Haz una lluvia de ideas sobre cómo reempaquetar la experiencia RAG para sistemas de recomendación, y luego preguntas típicas. Solo brevemente, no cómo responder, sino en qué consiste según mi experiencia y currículum.
Senior
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Explica por qué una red de dos torres (two-tower) ayudará a resolver el problema del techo del primer nivel, ¿en qué exactamente consiste esto?
Senior
150
Escribe un breve párrafo de auto-presentación en el que destaques que los sistemas de recomendación son muy similares a RAG - recuperación, reordenamiento, similitudes arquitectónicas, etc., para que pueda recordarlo y explicarlo.
Senior
150
Evalúa cuántos datos son necesarios para el ajuste fino del modelo en producción, describe el proceso de ajuste, los parámetros, la función de pérdida (contrastiva/tripleta) y por qué se eligió esa opción.
Senior
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¿Cómo funciona la pérdida de contraste con negativos en lote?
Senior
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¿Qué son los ítems? ¿Cómo se pronuncia correctamente?
Senior
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¿Cómo se realiza la actualización incremental del índice FAISS en producción?
Senior
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¿Por qué entonces se entrenará el ranker? Es decir, será independiente del contenido, ¿cuál será su objetivo?
Senior
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Si te dieran una cantidad ilimitada de GPU para mejorar la calidad del sistema, ¿qué dirección elegirías en primer lugar?
Senior
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¿He entendido correctamente: tenemos un rastreador que tiene una puntuación media del rastreador de contenido en la llenado del bloque, hay características de usuario y de bloque, hemos tomado un positivo — ¿qué exactamente?
Senior
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# Formule y escriba la definición de qué es roc auc. # ¿Cómo se calcula la puntuación roc auc? # Escriba una función que calcule roc_auc_score según la definición escrita. # ¿Y para un número arbitrario de clases con un orden de prioridad dado? # El modelo funciona de la siguiente manera # y_score[i] >= umbral -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < umbral -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Pruebas adicionales para múltiples clases y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1
Senior
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¿Qué hacer en caso de que un bloque tenga diferentes cantidades de contenido, con bloques individuales y bloques con 30 ítems? ¿Cómo trabajar con las puntuaciones del contenido para obtener una función de ese bloque?
Senior
145
Por favor, cuéntenos qué tipo de proyecto era exactamente y en qué consistían sus tareas.
Senior
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Cuéntame sobre tu experiencia, ¿en qué has estado ocupado en los últimos cinco años?
Senior
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# dado un array a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # se necesita escribir una función óptima que mueva los ceros al principio del array y conserve el orden de los demás elementos def move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Senior
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¿Qué es DSSM, sabes?
Senior
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¿Por qué el proyecto se desarrolló durante dos años, si dices que lo principal se hizo hace otros dos años? ¿El proyecto está en mantenimiento ahora o se ha desarrollado más?
Senior
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¿Qué formato de trabajo considera y en qué ciudad vive?
Senior
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