Machine Learning / AI

Ինչու եք հեռանում (հեռանում) [կազմակերպություն]-ից։

Ինչպե՞ս հասաք վստահության միավորի սահմանային կոնկրետ արժեքին։

Դու հիմա աշխատում ես թե ոչ?

Մոդելի լրացուցիչ ուսուցում տեղի ունեցավ այս առաջադրանքի համար (ոչ LLM)?

Արդյո՞ք քեզ ամեն ինչ պարզ է արտադրանքի մասին (մեդիա պլաններ), թե՞ ուզում ես ինչ-որ բան հստակեցնել։

Ինչպե՞ս կլուծեիք հիմա (ներկայիս գիտելիքներով) ծառայության դեսկում հարցումների դասակարգման և ուղարկման խնդիրը, օգտագործելով բազմաշերտ մոտեցում՝ rule-based → ML → LLM fallback → մարդ: Նշեք կոնկրետ տեխնոլոգիաներ, մոդելներ և մետրիկներ։

Դու արդյոք գլխավորն էիր Data Science թիմում [ընկերություն]? Որ մոտեցումներ և տեխնոլոգիաներ էին գալիս քեզանից, և որոնք սահմանեց տեխնիկական ղեկավարն?

Համեմատեք դասական ML-ում գծային և գծային չհամապատասխանող մոդելները — առավելություններ և թերություններ։

Ի՞նչ տիպի տոքենիզացիա եք ճանաչում: Ամեն մեկի առավելություններն ու թերությունները։

Իրականացրեք երկու բառով այն թիմի մասին, որտեղ դուք աշխատել եք [կազմակերպություն]:

Պատմիր ինձ ռեգուլյարիզացիայի մասին՝ ինչ է, ինչու է անհրաժեշտ, ինչ տեսակներ կան։

Դա փորձարկման/փորձանմուշի տեսքով էր, թե անմիջապես անցավ արտադրությանը և օգտագործում էին մենեջերները?

Ինչ էր ներկայացնում արտադրանքը [կազմակերպություն]-ում օգտագործողի տեսանկյունից (փաստաթղթերի կառավարում, տվյալների հանելը KS-2/KS-3/ծախսի հաշվետվությունից)?

Ի՞նչ է գրադիենտը մաթեմատիկայի տեսանկյունից և ինչպես է այն կիրառվում մեքենայական ուսուցման մեջ։

Պատմեք դասական ML (ոչ LLM) նախագծի մասին, որի մասին դուք հպարտ եք։

Ինչպե՞ս հասկացաք, արդյոք մոդելը ճիշտ դասակարգեց տվյալները: Ի՞նչ գործողություններ էին պահանջվում մենեջերից:

Իմացեք ինձ, իմ փորձը և հիմնական նախագծերը (հատկապես [կազմակերպության] գործառնական GPT համակարգը):

Ինչպե՞ս չափեցիք տվյալների հանման որակը։