Machine Learning / AI
Դու հետաքրքրված ես միայն RAG-ով, թե ընդհանուր առմամբ Data Science-ով? Դու հետաքրքրված ես հակաարագամության ոլորտով?
Ինչպես միացնել երկու աղյուսակների տվյալները տարբեր հասցեների և գների լրացման մակարդակներով SQL-ում?
Ի՞նչ է լուծման ժամանակային բարդությունը O նշանավորությամբ։
Ի՞նչ է գրադիենտ բուեստինգի և պատահական անտառի տարբերությունը։
Ինչպե՞ս բաժանել փաստաթղթերը կտորների: Ինչ չափի կտորներ սովորաբար ընտրում են:
Ինչպե՞ս պարզեցնել լուծումը, որպեսզի անցնենք ցանկը պակաս անգամ։
Ի՞նչ գործիքներ և գրադարաններ կարելի է օգտագործել Python-ում խնդիրներ լուծելու համար։
Ի՞նչ մեթոդներ կան ավելցուկային ուսուցման դեմ և ինչպես են նրանք աշխատում:
Պատմեք Adam օպտիմիզատորին մասին՝ այն ինչից է բաղկացած։
Ի՞նչ խորություն ունեն ծառերը Random Forest և բուեստինգում:
Պատմեք ինձ Dropout-ի մասին՝ ինչպես է այն աշխատում ուսուցման ժամանակ և ինչ է տեղի ունենում նրա հետ ինֆերենցիայի ժամանակ։
Ի՞նչն է տարբերությունը AutoML-ի համար աղյուսակային տվյալների և CV/NLP-ի միջև։
Ի՞նչ է հիմքը ансамбլային մեթոդների հիմքում: Ի՞նչ տեսակի հավաքածուներ եք ճանաչում։
Ինչպես կազմակերպել մոդելի մետրիկներով անոմալիաների հայտնաբերումը?
Ինչպե՞ս հաշվի առնել տարբեր կատեգորիաների ապրանքների տարբեր արժեքների վրա կատարված հղումները։
Ինչպե՞ս ենք լուծում գծային ռեգրեսիայի խնդիր, եթե բացահայտ ֆորմուլա չենք օգտագործում։
Ի՞նչ է SwiGLU-ն և որ մոդելներում է կիրառվում այս ակտիվացումը։
Ինչպե՞ս կփոխվի ROC AUC-ը դրական և բացասական օբյեկտների կրկնօրինակումից և ինչու՞։
Ի՞նչ է stacking և blending-ը։