Kuidas töötab juhuslik mets ja kuidas see klassifikatsiooni ülesandes treenitakse?
Machine Learning / AI
Kuidas võrrelda erinevate embedding-mudelite kvaliteeti? Mis on MTEB?
Milline on asümptootiline keerukus mitme läbimise korral nimekirjas?
Kas on vaja reguleerida vaba liige (bias, w0)? Miks üldse on vaja w0?
Kui uue mudeli AUC on 0,82 võrreldes vanema mudeli 0,80-ga, kas tähendab, et uus on parem? Kuidas kontrollida statistilist olulisust?
Kuidas mõõta binokulaarse klassifikatsiooni mudeli kvaliteeti? Milliseid mõõdikuid teate?
Mis on H(X) klassifikatsiooni kontekstis, näiteks entropia?
Kas saab pidada uut mudelit, mille F1-skoor on 0,81, paremaks kui mudelit, mille F1-skoor on 0,8, ning seda kohe tootmisse lasta?
Kuidas võrrelda ujuvpunkti koordinaate, arvestades float'i omadusi erinevates keeltes?
Kas on võimalik odavalt lahendada modulite kasutamise probleem gradienti langetamisel?
Mis on ROC-kõver?
Kuidas käituvad Precision ja Recall klasside ebavõrdsuse korral? Näide: 95 üksust ja 5 nulli, mudel ennustab alati 1.
Mis on harudeerimise kriteerium puudel?
Millega tegelete vabal ajal?
Kuidas kirjeldada juhusliku metsa mudeli arhitektuuri koos lisatud lineaarse mudeliga ekstrapolatsiooniks?
Mis on re-ranker RAG-is? Milliseid mudeleid nad kasutavad (cross-encoder, bge-reranker)?
Mis on Unigram keelemudel tokeniseerimisel (nagu SentencePiece)?