Mi az a stacking és a blending?
Machine Learning / AI
Hogyan szűrjük ki csak a aktuális adatokat egy SQL lekérdezésben?
Hogyan lehet megállapítani, hogy a termékeket együtt vásárolták és kiegészítik egymást?
Hogyan alakítsunk ki olyan metrikát, amely figyelembe veszi a profit várakozást és az értékesítési valószínűséget kategóriánként?
Miért használunk epsilon-t a súlyok frissítésekor?
Hogyan biztosítható az adatok biztonsága RAG (PII, hozzáférési jogok) során?
Hogyan tanuljunk nagy tételben korlátozott memóriával?
Mi az a gradient boosting?
Mi az az Elastic Net?
Meséljen a regularizációs módszerekről és az overfitting elleni küzdelemről a Deep Learning-ben (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Mi az a neighborhood aggregation és milyen függvényeket használnak (átlag, összeg, max, LSTM)?
Hogyan jeleníthetjük meg az aktuális címet és árat minden hirdetéshez SQL-ben?
Milyen modern megközelítések vannak a táblázatos adatokhoz (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Hogyan lehet hatékonyan keresni hasonló embeddingeket millió termék között a Faiss vagy más indexek segítségével?
Milyen regularizációs módszerek léteznek nemlineáris modellekhez?
Hogyan növelhető a sebesség a teszten anélkül, hogy újra tanítanánk a modellt?
Mi az n-edik fa célváltozója a gradiens boostingban?
Milyen típusú adatbázist válasszak a hívásesemények tárolására és miért?