Milyen jellemzői vannak az ünnepekkel és ritka eseményekkel kapcsolatos előrejelzésnek?
Machine Learning / AI
Hogyan használhatók a termékkategóriák releváns ajánlások kialakításához?
Mi a kauzális gráfok (DAG) és a d-elválasztás?
Mi az a Snapdragon AI Engine?
Hogyan ellenőrizzük a modell relevanciáját a tesztadatokon a gyártásba helyezés előtt?
Hogyan értékeljük a felhasználói domainen finomhangolt LLM minőségét?
Mi a különbség a Series és a DataFrame között a pandas-ban?
Hogyan közelítsük meg az adathalmaz előfeldolgozását?
Mi az a pruning az LLM-ben, és milyen megközelítések vannak (magnitude, structured, SparseGPT)?
Hogyan valósítsuk meg az item-alapú megközelítést a ajánlórendszerekben?
Mi az a térbeli keresztvalidálás és miért szükséges?
Milyen klasszikus megközelítések léteznek az ajánlórendszerekben az interakciós mátrix hiányosságainak kitöltésére?
Hogyan oszd meg az ügyfeleket két csoportra az A/B teszthez?
Mely módszerek olcsóbbak, mint az emberi értékelés (LLM- mint bíró, modellalapú értékelés)?
Mi az a RLAIF és miben különbözik az RLHF-től?
Hogyan biztosítható a modell minősége trigger vásárlások és ügyfél avatarok használatával?
Mi a különbség a map és az apply módszerek között a pandasban?
Mi az a termék kvantizálás (PQ), és milyen minőségveszteségei vannak?
Hogyan kapjunk ajánlásokat az interakciós mátrixból?
Mi az a concordance index?