Machine Learning / AI
Ինչ է CTC կորուստը OCR-ում?
Ինչպե՞ս ստանալ տեքստից embeddings, որոնք կօգտագործվեն որպես մուտք դեպի փոխակերպիչը։
Ինչպես օգտագործել BERT-ը SQuAD ոճի QA առաջադրանքում?
Ի՞նչ այլընտրանքներ կան CLIP (SigLIP, EVA-CLIP)-ի համար։
Ի՞նչ է Dropout-ը և ինչպես է այն պահվում ուսուցման և inference ժամանակ:
Ինչպե՞ս հասկանալ, որ մոդելը թերամուտքագրված է կամ ավելորդ ուսուցում է ստացել։
Ի՞նչ խնդիրներ ունի Sigmoid ակտիվացման ֆունկցիան: Որտե՞ղ է այն կիրառվում և ինչպես է այն մեկնաբանվում:
ԵՄ AI օրենքի բարձր ռիսկային համակարգերի պահանջները ինչ են?
Ինչպես են աշխատում BatchNorm և LayerNorm-ը: Ի՞նչ են դրանց առավելությունները և թերությունները և որտեղ են կիրառվում:
Ինչպես է ROC-AUC-ը աշխատում տվյալների վրա, որտեղ դասերի ուժեղ անհավասարակշռություն կա?
Ի՞նչ է MAP մետրիկան։
Ինչպես մշակել աղյուսակները և պատկերները RAG-ի համար փաստաթղթերում։
Ի՞նչ է Tesseract-ը և որտեղ են նրա որակական սահմանները։
Ի՞նչ կորուստային ֆունկցիա կիրառել մոդելի ուսուցման ժամանակ:
Ի՞նչ է DoRA-ն և ինչպե՞ս է այն տարբերվում LoRA-ից։
Քանի՞ գործոն պետք է ներկայացվի CatBoost մուտքում:
Կարո՞ղ է փոխարինել 3x3 կոնվոլյուցիան երկու հաջորդական 3x1 և 1x3 կոնվոլյուցիաներով: Ի՞նչ են շահույթներն ու կորուստները:
Որոնք են պատահական անտառի պարամետրերը, որոնք կարելի է փոխել, և ինչպես են ազդում խորությունը և ծառերի քանակը։
Առաջադրանք: որն է ավելի արդյունավետ արագության տեսանկյունից — փոխանցել տրանսֆորմերին 2 մուտք 512 տոքենի առանձին (2x512) կամ միացնել դրանք մեկում 1x1024?
Ինչու եք նոր աշխատանք փնտրում?