Machine Learning / AI
Milyen kritérium alapján egyesítjük az adatokat SQL-ben?
Milyen építészeti trendek jellemzik a modern decoder-only LLM-eket (LLaMA, Mistral, Qwen)?
Milyen módszerek vannak nagyon ritka adatokkal való munkához?
Milyen feladatokat nem jól old meg az AutoML (kis adatok, nem szabványos domain tudás)?
Van-e csapatvezető a csapatban?
Mi az a koszinusz ütemezés a diffúzióban?
Mit szeretsz olvasni? Talán szerzők, blogok?
Miért van szükség elsődleges kulcsra?
Milyen problémát old meg a batch-normalizálás?
Milyen jelei voltak a munkatársnak?
Miért van szükség az accuracy-n kívül más metrikákra?
Hogyan normalizáljuk az ügyfél jövedelmét a fizetőképesség értékeléséhez?
Mi az a concordance index?
Hogyan valósult meg a hosszú távú memória a projektjében, és hogyan használja az LLM a felhasználói preferenciákat az találkozók ütemezésekor?
Mi a szétágazási kritérium a fákban?
Milyen feladatokat oldott meg a Python dekorátorok segítségével?
Mi az a videó objektum szegmentálás és maszk követés (XMem, SAM2)?
Mi az emergens képesség az LLM-ben, és van-e konszenzus létezésükben?
Nevezzen meg néhány típusú osztályozási mérőszámot, és magyarázza el őket.
Mi az a cross-modal retrieval?