Machine Learning / AI
Mesélj részletesebben a Root Cause Analysis (RCA) projektről — mi ez és hogyan valósult meg a rendszer?
Hogyan válasszuk ki az embedding vektor méretét?
Találkozott már a Liquibase-szel?
Mi az a confounder és hogyan vesszük figyelembe?
Mióta dolgozol az Albersnél?
Mi az a gradient tömörítés és hol alkalmazzák?
Mi az a logikai adatmodell?
Mi az a propensity score és hogyan használják (matching, IPW)?
Milyen modellezési módszereket használnak bináris osztályozáshoz?
Hogyan viszonyultak a kreatív szabadság és az üzleti eredmények egymáshoz a munkában?
Miért fejlesztették két évig a projektet, ha azt mondod, hogy a fő részt már két évvel ezelőtt elkészítették? Most támogatás alatt áll a projekt, vagy továbbfejlesztették?
Mi az a DSSM, tudod?
Mi az a recovery prompts alacsony bizalom esetén?
Hogyan használhatók a termékkategóriák releváns ajánlások kialakításához?
Milyen jellemzői vannak az audio modellek tanításának (mintavételi ráta, hosszúság)?
Milyen jellemzői vannak a Liquibase-nak a githez képest?
Miért nem oldja meg egy lineáris modell a jellemzők átalakítása nélkül a pontok elválasztásának feladatát a körön belül és kívül?
Miért nevezik a diplomamunkám témáját dekonvolúciónak?
Hogyan valósítsuk meg az item-alapú megközelítést a ajánlórendszerekben?
Milyen jellemzői vannak az NLP-nek a orosz nyelvhez (morfológia, nagybetű, diakritikus jelek)?