Machine Learning / AI
Miért nem közvetlenül az eredeti adatbázissal dolgozunk?
Mi a különbség a DWH és a Data Lake között?
Mi az a deep ensembles, mint bizonytalanság értékelési módszer?
Mennyire érdeklik őket a klasszikus gépi tanulási feladatok vagy az NLP és CV feladatok?
Milyen mágikus módszerek léteznek Pythonban?
Mi az a HyDE (Hipotetikus Dokumentum Beágyazások)?
Hogyan mérjük egy bináris osztályozási modell minőségét? Milyen metrikákat ismer?
Mi az NF4 kvantálás a QLoRA-ban?
Hogyan befolyásolja a fa levelein lévő minimális objektumok száma a túltanulást?
Mi az az invertált index és milyen adatstruktúrák vannak használatban?
Meséljen a gépi fordítási feladatról. Mi az a sequence-to-sequence?
Hogyan alakítsunk ki olyan metrikát, amely figyelembe veszi a profit várakozást és az értékesítési valószínűséget kategóriánként?
Milyen megoldásokat kell alkalmazni erőforráshiány esetén késleltetett kérések feldolgozásához?
Hogyan tanítjuk a modellt? Írja le a súlyfrissítési algoritmust.
Miért kell a LEAD függvényt használni a jövőbeli értékek kereséséhez id szerint SQL-ben?
Mi az a beam search és miért használják ritkán nyílt végű generáláshoz?
Hogyan döntjük el a veszteségfüggvény kiválasztását a modellhez az üzleti és adatok szempontjából?
Mi az a masked autoencoders (MAE) a CV-hez?
Milyen eloszlások léteznek, és hol alkalmazzák őket?
Mi az a MC Dropout mint Bayes-i megközelítés?