Hogyan tervezzünk egy rendszert az asszisztens feladathoz?
Machine Learning / AI
Ha az idősort előrejelző feladatban a célban nullák vagy alacsony értékek fordulnak elő, melyik minőségi mérőszámot érdemes használni: MAPE, SMAPE vagy WAPE?
Mikor kezdődik a Spark tényleges számításokat végrehajtani az adatokon?
Mi az a változásészlelés a pillanatképek között?
Milyen korlátai vannak az AutoML-nek nagy adatok esetén?
Mi az a NeRF, és hogyan ábrázolja a 3D-s jeleneteket?
Mondj egy pluszt és egy mínuszt a CatBoost-ról a LightGBM-hez képest.
Hogyan értékeljük a modell minőségét üzleti mutatókkal és felhasználói visszajelzésekkel?
Mi a különbség az open-domain és a task-oriented beszélgetések között?
Hogyan vegyük figyelembe a helyzetet, amikor egy vicces válasz sok lájkot kap, de nem helyes?
Hogyan használjuk a kérdések és válaszok adatbázisát egy hasznos segéd létrehozásához?
Milyen adattárolási lehetőségek alkalmasak kérdés-válasz adatbázishoz?
Képes-e a döntési fákon alapuló gradiens boosting extrapolálni a tanulási mintán túl, ha a jellemzőkben csak a cél késleltetései vannak?
Mesélj részletesebben az NLP feladatokról, amelyeket végrehajtottál.
Mi az a PCA-alapú anomália és milyen típusú szöget zár be a alrendszerrel?
Mi az az OPQ és miért jobb, mint a PQ?
Van tapasztalata időszakos adatsorokkal és PySpark-kal?
Mi az a SAM (Segment Anything), és milyen kérés módjai vannak (pont, doboz, szöveg)?
Mi az az AutoAugment és RandAugment?