Machine Learning / AI
Kui palju kaalu treenitakse 5x5 tuumaga ja 10 filtriga konvolutsioonikihis?
Kuidas mõjutab andmete hulk otsinguindeksi valikut?
Rääkige mulle oma end-to-end kogemusest üksikasjalikumalt: milliseid etappe te täitsite ülesande määramisest kuni mudeli juurutamiseni tootmisse?
Rääkige regulatsioonimeetoditest ja võitlusest üleõppimise vastu Deep Learningis (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Kas te tunnete LoRA ja fine-tuning meetodeid?
Kuidas valida sisestusvektori suurust?
Rääkige Dropoutist: kuidas see töötab treeningu ajal ja mis sellega inference'i ajal toimub?
Mis on ETL?
Kas saaksite rääkida oma kogemusest Django ja FastAPI veebiraamistikega?
Millised probleemid tekivad, lisades kuu numbri tunnusena?
Miks staatilised sisestused ei sobi homonüümia ja polisemiaga?
Miks on enne juurutamist vaja mudeleid kvantiseerida?
Rääkige meeleoluhäirevast rohkem — mida selle mehhanismi all teie süsteemis mõeldi?
Kas teil on juhtimise, mentorluse, onboarding kogemusi?
Üks päev enne kahe LLM versiooni võrdlemist selgus, et eksperimenti kood on olemas, kuid täpne andmeversioon ja LoRA parameetrid ei ole fikseeritud. Mida valiksid esimese inkrementina järgmiste kahe päeva jooksul ja millele teadlikult loobud?
Mis on SHAP puidumudelite jaoks ja miks TreeSHAP?
Mis on filter bubble ja kuidas seda tuvastada?
Miks 80/10/10 BERT-maskeerimisel (mask, juhuslik, algupärane)?
Mis on self-querying retriever?
Mis vahe on DELETE ja TRUNCATE SQL-is?