Machine Learning / AI
Miks MAE on vähem tundlik outliertest kui MSE?
Milline on erinevus batch normalization ja layer normalization vahel? Millal kumb kasutada?
Mis on vastupidine õppimine järjestamiseks?
Nimeta vähemalt kolm piirangut, mida on oluline arvestada töötamisel LLM-iga tehnoloogiana.
Arvutage iga kasutaja kogutulu tulu (revenue) Iga kasutaja jaoks leidke tema esimene ja viimane ostukuupäev Lisage andmeraami uus veerg prev_revenue, mis sisaldab selle sama kasutaja eelneva ostu tulu (rühma sees nihutamine). Kui eelnevat pole, määrake NaN
Kas teil on kogemusi ajaridadega töötamisel? Milliseid mõõdikuid kasutatakse ajaridade prognoosimudelite kvaliteedi hindamiseks?
Mis on ajaloolised tabelid?
Milliseid ansamblimeetodeid teate? Millised ansamblimeetodite rühmad on olemas?
Millised on ristkinnitusmeetodi kasutamise eelised ja puudused?
Millist mudelit kasutati ReAct-agendi kapoti all ja miks just seda valisite?
Pärast uue mudeli versiooni suurenes keskmine kvaliteedi hinnang, kuid toimetajad ütlevad, et vastused juriidilistel ja finantsküsimustel on oluliselt halvenenud. Millist visualiseerimist teeksite esimesena, et otsustada, kas peatada väljaandmine?
Millele te toetute sissetulekute vahemiku määramisel?
Raksta oma kogemusest 1C-Rarus, taotluste töötlemisest Service Desk-is. Kas see on klienditoe teenus?
Kuidas tavaliselt kontrollite andmete kvaliteeti ja asjakohasust enne LoRA treenimist?
Kuidas jõudsite konkreetse confidence score piirmäärani?
Mis vahe on cross-encoder (ranker) ja bi-encoder vahel?
Miks kasutatakse F1 mõõtu Precision ja Recall aritmeetilise keskmise asemel?
Küsimuste loomisel on suur keelemudel raskesti säilitama stiili haruldastel teemadel. Tehisintellekti-assistent soovitab kohe käivitada LoRA kogu ajaloolise korpuse 2 miljoni dialoogiga, kuid märgistamine on osaliselt mürarikas. Kus sa ei usaldaks seda nõu ja mida eelistaksid esimesena?
Mis on multi-armed bandits ja kus neid kasutada A/B testide asemel?
Millised mõõdikud on kõige olulisemad suure klasside ebavõrdsuse korral (99 kuni 1)?