Machine Learning / AI
Hogyan lehet megállapítani, hogy a termékeket együtt vásárolták és kiegészítik egymást?
Mi az NPU/DSP és melyik keretrendszerek használják őket?
Hogyan fogjuk tanítani a logisztikus regressziót? Milyen veszteségfüggvényt fogunk használni?
Mi az aktív tanulás?
El tudnád magyarázni, hogyan működik a mesterséges intelligencia nem technikai szinten?
Hogyan befolyásolja a Random Forest a torzítást és a varianciát?
Mikor alkalmas a cross-encoder, és mikor a bi-encoder keresésben?
Mit változik a lekérdezés eredményében, ha az INNER JOIN-t LEFT JOIN-ra cseréljük?
Mi az az expert parallelism a MoE modellekben?
Mi az az implicit visszacsatolás, és mely modellek veszik figyelembe (BPR, WARP)?
Mesélj a modellek kvantálásáról: mi ez, miért szükséges, milyen típusai vannak?
Milyen hibahatárt használjunk a tanulás leállításához?
Milyen feladatokat old meg a Deepgram, és milyen API-funkciói vannak?
Miben különbözik a mean/max pooling a tanulható poolingtól?
Mi a politika, és miben különbözik a stokasztikus a determinisztikus?
Mi az a Medusa és a multi-token előrejelzési fej?
Meg tudná mondani a születési dátumát?
Mesélj a döntési fákról: hogyan épül fel egy fa és hogyan történik az előrejelzés (inference)?
Mi történik, ha egy LLM-be 120 000 tokenes kontextust adunk meg, miközben a limit 60 000?
Mi az a veszteségfüggvény?