Csak a RAG érdekel, vagy általában az Adattudomány? Érdekel a csalás elleni terület?
Machine Learning / AI
Hogyan lehet két tábla adatait összekapcsolni, amelyek különböző mértékben tartalmazzák a címet és az árat SQL-ben?
Ismered a gradient boosting kulcsfontosságú megvalósításait és jellemzőiket?
Hogyan lehet a dokumentumokat darabokra bontani? Milyen méretű darabokat választanak általában?
Mi a megoldás időbeli összetettsége O jelölésben?
Milyen módszerek léteznek a túlillesztés elleni küzdelemben, és hogyan működnek?
Milyen eszközök és könyvtárak használhatók Python problémák megoldásához?
Hogyan szervezzük meg a modell metrikák alapján történő anomália detektálását?
Meséljen az Adam optimalizálóról: miből áll?
Mi a különbség az AutoML a táblázatos adatok és a CV/NLP között?
Mekkora a fák mélysége a Random Forest és a boosting esetében?
Meséljen a Dropout-ról: hogyan működik a tanulás során, és mi történik vele az inference során?
Hogyan egyszerűsítsük a megoldást, hogy kevesebb alkalommal menjünk végig a listán?
Hogyan oldjuk meg a lineáris regressziós problémát, ha nem használunk kifejezett képletet?
Mi az összegyűjtési módszerek alapötlete? Milyen összegyűjtési típusokat ismer?
Mi az a SwiGLU és mely modellekben alkalmazzák ezt az aktivációt?
Hogyan változik a ROC AUC a pozitív és negatív objektumok duplikálásakor, és miért?
Mi a különbség a gradient boosting és a véletlen erdő között?
Mi az a stacking és a blending?
Hogyan lehet megállapítani, hogy a termékeket együtt vásárolták és kiegészítik egymást?