Kuidas hindasite tugiteenuse piletite klassifikatsioonisüsteemi valmisolekut juurutamiseks?
Machine Learning / AI
Lisaks F1 ja recall, milliseid mõõdikuid kasutati klassifikaatori hindamiseks?
Kas teil on olnud tabelimudelid tootmises?
Mis on topic Kafka's?
Milliseid mõõdikuid jälgiksite pärast mudeli tootmisse viimist: teenuse, andmete ja mudeli omad?
Kirjeldage oma kogemust Dockeriga: kuidas pakkida ja juurutada ML-teenust?
Mis on partition Kafka's?
Milliseid mõõdikuid kasutaksite agentidele juhtide määramise süsteemi hindamiseks?
Rääkige meile, mida teate otsingu, järjestamise, soovituste ja personaliseerimise ülesannetest.
Rääkige meile endast ja oma kogemusest ML-insenerina.
Leadide sulgemise määr on 5%, mitu riiki ja agendid. Kuidas masinõppe abil määrata, millisele agentile uus lead määrata?
Kuidas normaliseerida skoor, et uus agent ilma ajaloeta saaks samuti juhtumeid ja saaks müüa?
Kuidas seletaksite seda otsust sidusrühmadele ilma statistilise ettevalmistuseta?
Miks soovitate selle ülesande jaoks CatBoosti?
Kuidas hindaksite oma kogemust tabelar ML-s NLP ja LLM-ga võrreldes?
Agent A sulges 7 out of 70 leads, and agent B — 2 out of 3. Kā godīgi salīdzināt viņus?
Rääkige juhtumist, kus mudel töötas offline hindamisel hästi, kuid tootmises halvasti: mis juhtus ja mida te tegite?
Milline on baasjoon ja milline on lõplik mudeli kandidaat, mille te valite selle ülesande jaoks?
Milline on teie kogemus Microsoft Azure'iga ja kas saate seal lahenduse juurutada?
Kuidas te töötasite klassidega, mille jaoks oli väga vähe näiteid?