Quelles sont les techniques pour travailler avec des données très dispersées?
Machine Learning / AI
Qu'est-ce que l'agrégation de voisinage et quelles fonctions utilisent-elles (moyenne, somme, max, LSTM) ?
Quelles sont les caractéristiques de l'évaluation en ligne des recommandations (CTR, conversion) ?
Comment un client peut-il comprendre qu'une caractéristique n'est pas significative sans utiliser l'importance des caractéristiques dans un modèle boîte noire?
Comment le dropout aide-t-il à éviter le surapprentissage dans les réseaux neuronaux?
Quelle recherche est plus rapide dans un dictionnaire ou dans une liste, et pourquoi?
Quels sont les méthodes de régularisation pour les modèles non linéaires?
Quelles méthodes de régularisation sont applicables aux réseaux neuronaux?
Peut-on garantir que la régression linéaire prédit des valeurs dans une plage donnée pour toutes les entrées?
Quels sont les problèmes de production de l'OCR (faible résolution, déformations, ombres) ?
Quelle est la différence entre la régression linéaire et d'autres méthodes lorsqu'on travaille avec des variables catégoriques?
Qu'est-ce que la diversité et la Relevance Marginale Maximale (MMR) ?
Qu'est-ce que l'exploration des journaux de requêtes et quels signaux en tirent-ils?
Qu'est-ce que la complexité asymptotique O-grande et Omega-grande?
Qu'est-ce que le test A/B pour les modèles ML et quelles métriques commerciales sont importantes?
Qu'est-ce que les Tensor Cores et quelles opérations accélèrent-ils?
Faut-il normaliser les caractéristiques pour la régression linéaire et d'autres modèles?
Quelle est la différence entre les embeddings ELMo et BERT?
Qu'est-ce que SentencePiece et pourquoi est-il nécessaire pour les langues sans délimiteurs explicites?
Quelle est la différence entre le prompting des modèles instructifs et les LM de base?