Machine Learning / AI
Milyen modellt kaptunk a lemorzsolódási projektben, hány jellemző volt és mekkora volt a mintanagyság?
Milyen módszerek vannak az adatok driftjének detektálására a pipeline-ban?
Hogyan kezelték a nagy kontextust dokumentumokkal való munka során?
Mi az a hazard függvény?
Milyen adatmennyiséggel dolgoztak az OCR és entitáskinyerési feladatok során PDF-dokumentumokból?
Miért folytatták a Mistral további tanítását QLora-val 3000 párbeszédben az RAG támogatási rendszerhez?
Hogyan tároljuk a LangGraph állapotában az API-n keresztül szerzett nagy mennyiségű információt, használjuk az eszközön belül, de ne adjunk át felesleges adatokat az LLM kontextusába? Például az LLM csak az szakemberek azonosítóját és nevét látja, míg az eszköz megkapja az ütemezésüket és további adatokat.
Alkalmas számodra a munkafolyamat: határozatlan idejű munkaszerződés és 3 hónapos próbaidő?
Nevezze meg azokat az eseteket, amikor jobb analitikus megoldást használni, mint ML-t
Mi bizonyult nehezebbnek, mint eredetileg várták?
Hány ember volt a csapatban, és mi volt a szereped?
Hogyan működik a gradiens leszállási algoritmus? Kérjük, adjon szóbeli választ erre a kérdésre.
Hogyan magyaráznád el egy testnevelő tanárnak (nem technikai felhasználónak) a ajánlórendszert?
Mi az az Elastic Net?
Milyen csapdák vannak az időzónákkal való munkában az időfunkciókban?
Hogyan teszteljük a FastAPI-nál megvalósított szolgáltatást?
Hogyan működik egy két szintű és dupla mentésű ajánlórendszer, és mire való?
Van egy filmkatalógusunk, amelyet egy modell rangsorol, és külön blokk-kollekciók ezekből a filmekből különböző tartalom- és típusmennyiségekkel. Ezeket a blokkokat a főoldalon kell rangsorolni a felhasználó számára. Hogyan közelítenéd meg ennek a feladatnak a megoldását, és milyen metrikákat javasolnál?
Hány eszköze volt a ReAct-ügynöknek?
Mesélj a lineáris regresszió regularizációjáról: milyen típusai vannak?