Machine Learning / AI
Hogyan magyaráznád el ezt a döntést az érdekelteknek statisztikai felkészülés nélkül?
Az XGBoost, LightGBM és a CatBoost architektúrájának különbségei: hogyan épülnek fel a fák?
Miért nem lehet közvetlenül optimalizálni a pontosságot?
Ez valahogy kapcsolódott a fejlesztéshez vagy valamihez, amin dolgoztál?
Hogyan biztosítja a kísérleti eredmények eredetét, hogy pontosan megértse, honnan származnak a metrikák?
Írja le a jellemzők kiválasztási folyamatát döntési fákkal.
Hogyan alakulnak ki az SFT-hez tartozó utasításkészletek?
Hogyan javítják a modellek teljesítményének növelésére szolgáló módszerek működésüket? Kérjük, adjon szóbeli választ erre a kérdésre.
Hogyan végezne el egy kísérletet: csak történelmi adatokkal vagy A/B teszttel a termelésben?
Hogyan működött a fájlkeresés vektoriális index nélkül? Hogyan oldották meg a szemantikus keresés problémáját?
Miben különbözik a FlashAttention v2 az v1-től?
Hogyan kezeljük a hiányzó értékeket és a kategóriás jellemzőket támogatói vektoros módszerekben és neurális hálózatokban?
Mik azok legújabb cikkei és hírei a multi-agens rendszerekről?
Mi az a PCA (főkomponens módszer)?
Mekkora a fák mélysége a Random Forest és a boosting esetében?
Mi a különbség a forward és a futures között?
El lehet találni a lineáris regresszió paramétereit analitikusan, nem pedig gradiens leszállással?
Mi az a DialogFlow / Lex és mik a korlátaik?
Mi az a kérdés valószínűségi modell?
Ki ellenőrizte általában a kódodat, a munkádat, ki ellenőrizte?