Machine Learning / AI
Mi az a ROC AUC? Hogyan épül fel a ROC-görbe?
Mesélj a technikai hátteredről — volt-e tapasztalatod kézi programozásban a Vibe-kód előtt?
Van tapasztalata ajánlórendszerekkel?
Miért az összeadást használják a maradék kapcsolatban, nem pedig a konkatenációt?
100x100 rács vs 10000 véletlen pont — miért jobb a véletlen még 2D-ben is, mint a rács?
Mi az a Graph Isomorphism Network (GIN)?
Miért használtak négy ügynökből álló multi-ügynök rendszert, egy eszközökkel rendelkező egy ügynök helyett (az ReAct-hoz hasonlóan)? Milyen előnyei vannak ennek a felosztásnak?
Meséljen magáról és releváns technikai tapasztalatáról (banki szektor projektek: ML-modellek, csalás elleni védelem, RAG, multi-agens rendszerek).
Hogyan tanítják az embeddingeket a hard negatives feladatra?
Mi az a vegyes pontosságú képzés (FP16, BF16)?
Mi az a Lucene és mik a kulcsfontosságú szerkezetei?
Mi az a DPO és miért népszerűbb, mint a PPO a nyílt modellekben?
Milyen technikákkal lehet megelőzni a katasztrofális felejtést az újratanítás során?
Milyen módszereket használjunk negatív példák kiválasztásához?
Mi az a Triton (OpenAI), és hol kényelmesebb, mint a CUDA C++?
Mely rétegek működnek másképp edzés és inferencia közben?
Mi a különbség a dropout és a batch-normalizáció között?
Mi az az Isolation Forest és miért gyors?
Mi az a logisztikus regresszió és hogyan működik?
Mesélj, hogyan van kialakítva az együttműködés a külföldi céggel az IP kapcsán — jogi személy a RF-ben vagy hogyan van felépítve?