Machine Learning / AI

Milyen kritériumok alapján értékelnéd egy ajánlórendszer hatékonyságát, amely adatbázisból vesz fel feladatokat vagy LLM-en keresztül generál?

Túl mélyen ásol a technikába, amikor egyszerű dolgokat kérnek tőled. Hogyan kommentálnád ezt?

Javasolj egy lehetőséget a feladatajánló rendszer fejlesztésére egy oktatási platformon egy tanuló számára.

Hogyan biztosítható az információ aktualitása egy RAG rendszerben a dokumentumok folyamatos frissítése mellett?

Mi a különbség az overfitting és az underfitting között?

Mit tegyünk adathiány esetén 500 tanulóval és 3 hónap platforma működésével?

Mit tegyél, ha nincs validációs készleted? Hogyan validáld a modellt?

Mesélj magadról, a tapasztalataidról, milyen feladatokat kellett ellátnod.

Mi az L1 és L2 regularizáció? Hogyan segít a túltanulás ellen?

Mi az adathalmaz normalizálása, és miért fontos a modell tanítása során?

Mi az adat szivárgás és honnan származik?

Hogyan magyaráznád el egy testnevelő tanárnak (nem technikai felhasználónak) a ajánlórendszert?

Hogyan érted meg, miért hagyták abba a csoportban lévő diákok az ajánlott feladatok elvégzését egy ajánlási rendszerrel?

Előfordulhat adat szivárgás az adatok normalizálása során, mielőtt azokat train és test adatokra osztanánk?

Mikor érdemes RAG-ot használni, és mikor finomhangolni a modellt?