Machine Learning / AI
Mi az a robusztus kovariancia becslés?
Milyen összetevőkből készítenél egy dokumentum- és személyinformációk kereső rendszert (helyben, GPU-val)?
Mi az a lekérdezés megértése és milyen feladatai vannak benne?
Milyen eszközöket ismer a adateltolódás felismerésére?
Mi az a factorization machines (FM)?
Hogyan lehet gyakorlatban észrevenni, hogy a teszt kifogyott vagy distribution shift történt?
Hogyan valósítható meg egy olyan függvény, amely visszaadja az elemek négyzeteit tartalmazó listát?
Milyen adatokat tárolnak a hívásokból: metaadatokat vagy audio/videó felvételeket?
Mikor indokoltak a reasoning-modellek és a tesztidőben történő számítás, és mikor túlzás ez?
Mi az a Dyna-Q?
Hogyan lehet technikailag a LangGraph-ban nem az egész állapotot, hanem csak egy részét továbbítani?
Mi az a DeepSORT és ByteTrack több objektum követésére?
Miért szükséges a jellemzők normalizálása?
Mi az a bias-fairness audit egy ML-modellnél?
Mi az az item? Hogyan kell helyesen kiejteni?
Mekkora a tokenek generálási sebessége (tokenek másodpercenként) a Qwen modellben?
Hogyan hozzunk létre releváns és megbízható negatív párokat a modell tanításához?
Mi az a személy-specifikus metrika (CrowdHuman)?
Hogyan jutottál el a deep learninghez és az AI-hoz?
Miből áll az ügynök nagy részekből?