Hogyan kezeljük azt a helyzetet, amikor egy terméket különböző eladók értékesítenek?
Machine Learning / AI
Hogyan mérjük a szavak beágyazásainak közelségét?
Te magad helyezted el a saját modelljeidet a gyártásba?
Dolgozott már Docker, MLflow, Airflow-val?
Milyen módszerek léteznek a kísérlet klaszterezésére (csoportos véletlen kiválasztás)?
Elmagyarázná, hogyan működik az Early Stopping? Alkalmazható a klasszikus gépi tanulásban?
Meséljen a transzformer architektúrájáról: encoder-decoder, mi történik a decoderben?
Milyen korlátai vannak az AutoML-nek nagy adatok esetén?
Hogyan nyilvánulnak meg a gyenge modellek?
Tehát egyik munkahelyeden sem volt end-to-end fejlesztési ciklus a data gyűjtéstől az értékesítésig?
Hogyan szervezzük az adatok automatik gyűjtését és a tanulást az Airflow segítségével?
Miért hagyod el a jelenlegi munkahelyedet?
Meséljen a Random Forest-ról: hogyan működik a tanulási mechanizmus, hogyan alakulnak ki a fák, hogyan történik a predikció a osztályozási feladatokhoz?
Mi az a bagging?
Milyen gradient boosting megvalósításokat ismersz?
Mondja el a lineáris regresszió algoritmusát: hogyan működik, mit tanítanak és van-e analitikus megoldás?
Hogyan valósítható meg az automatik híváselutasítás logikája, ha egy felhasználótól több mint 10 hívás érkezik 15 perc alatt?
Mesélj a Batch Normalizationról: mi ez és miért szükséges?
Miért hajlik az L1-súlyozás nullára csökkenteni a súlyokat, míg az L2 nem? Hogyan vezethető le ez matematikailag?