Machine Learning / AI

Mi az a bias-variance trade-off, és hogyan kezelik ezt különböző módon a gradient boosting és a random forest?

Mi azok a ritka vektorok, és hol találhatók az ML/NLP-ben?

Miért nem elég az egész tárhely indexelése egy kódügynök számára a szemantikus kereséshez?

Milyen jellemzői vannak a DDP-ben a tétel előkészítésének és mintavételezésének?

Hogyan különböznek a statikus metódusok a osztálymetódusoktól Pythonban?

Milyen metrikákat és értékelési módszereket ismer a RAG-hez?

Hogyan oldotta meg a mérőeszköz asszisztensben a érzékeny adatok elrejtésének problémáját?

Hogyan oldotta meg az audió moderálási feladatot: tanítottál egyedi modellt?

Lehet-e a klasszifikációs boosting pontszámait osztály valószínűségként értelmezni?

Mi az a pozíciós kódolás, és milyen megközelítéseket használnak jelenleg? Hol alkalmazzák a RoPE-t?

Hogyan segít a kényszerített illesztés megtalálni a rossz audio- és szövegpárokat?

A moderáció során csak az insert jelenlétét kellett ellenőrizni, vagy az adatbázisokat is újra ellenőrizni kellett?

Milyen a mátrix a softmax után QKᵀ felett? Hogyan oszlanak el az értékek?

Miért használunk gradientet a gradient boostingben, ahelyett, hogy csak a való és a jóslat közötti különbséget használnánk?