Machine Learning / AI
Kuidas mõõdeti teabeotsingu aja vähenemist (mõõdik minutites)?
Räägi genereerimise parameetritest: temperatuur, Top-P ja Top-K.
Kas see oli test/piloot või läks otse tootmisse ja seda kasutasid juhid?
Kui palju kandidaate saadeti rerankerisse ja kui palju neist võeti pärast seda?
Millist avatud lähtekoodiga mudelit kasutada kohaliku käivitamise jaoks Ollama kaudu?
Mida sa mõistad vea all (prompt-l lähenemises)?
Milliseid märgistamise tüüpe tead NER ülesande jaoks? Millega oled töötanud?
Mis vahe on Margin Loss ja Triplet Loss vahel?
Mis oli tükikese suurus ja kas toimus overlap (ülekattumine)?
Kas saaksite selgitada, kuidas töötab off-policy hindamine (näiteks IPS või Double Robust), mille sa mainisid?
Kuidas esile tõsta ja visualiseerida agentide mõõdikuid Grafanas?
Kas teil on kogemusi navigatsiooniülesannete, GPS-andmete ja geandmete töötamisel? Kuidas te sellist ülesannet lahendaksite?
Mis on PCA ja kuidas seda kasutatakse masinõppes?
Lisaks F1 ja recall, milliseid mõõdikuid kasutati klassifikaatori hindamiseks?
Milliseid näiteid feature engineeringist olete oma projektides teinud?
Kuidas sa ühendad õppimise ja töö samaaegselt?
Viimastel ajal on palju närvivõrke — kuidas sa neid tööl kasutad, kui sageli ja kuidas täpselt?
Mis on lineaarne regressioon ja millised on selle lahendamise võimalused?
Mis on tokeniseerimine?
Mida peame positiivseks ja negatiivseks kahepealihalli võrgu treenimisel ning millist kaotust kasutatakse?