Machine Learning / AI
Ինչպե՞ս դասակարգել նոր կամ հին նույնականացնողի տրամադրումը։
Ի՞նչ է մուլտիմոդալ RAG-ը և ինչպես անել պատկերների ինդեքսը։
Ինչ է pre-LN և post-LN տաքացումը և ինչ խնդիրներ կան ուսուցման սկզբում համահունչության հետ կապված?
Ի՞նչ են մոռանում անել CUDA-ի տվյալների հետ, ինչը կարող է հանգեցնել հիշողության լցվածության ժամանակ ուսուցման։
Ինչպիսի՞ն են Parquet սքեմաների առանձնահատկությունները և ինչու են դրանք արդյունավետ ML-ի համար։
Ինչպես է իրականացվում ռեսուրսների բաշխումը Docker-ում?
Ինչ է աղբահանության հավաքողը և ինչպես է այն աշխատում Python-ում?
Որ տվյալների տեսակները Python-ում փոփոխական են՝ list, set, dict?
Ի՞նչ խնդիրներ են լուծում KG embeddings (կապերի կանխատեսում, միավորների դասակարգում):
Ինչու չի օգտագործվում վերլուծական ֆորմուլան գծային ռեգրեսիայի խնդիր լուծելիս?
Ինչպես մշակել գործիքի զանգի սխալները գործակալում (կրկնություն, fallback)?
Ինչպե՞ս գնահատել հատկանիշի էլաստիկությունը և դրա ազդեցությունը նպատակին։
Իմացեք ձեր նախագծերի մասին. կոնկրետ ինչ եք արել, տեխնիկական մանրամասներով։
Ինչպես իրականացնել ստուգումը բացասական և համընկնող արժեքներով բանալիների համար հայելային կետերի համար։
Ի՞նչ են պատմական աղյուսակները։
Ինչպե՞ս կլուծեիք նույն խնդիրը՝ վերջին կտկի որոնումը առանց JOIN-ի օգտագործման։
Ի՞նչ են կտրուկ վավերացման օգտագործման առավելությունները և թերությունները։
Խոսիր գույքի շուկայական արժեքի գնահատման մոդելի մասին՝ էությունը, տվյալները, կիրառումը։
Որտե՞ղ են գտնվում դիրքային ներդրումները ճարտարապետական տեսանկյունից։
Ինչպե՞ս են GNN-երը տարբերվում դասական գրաֆային ալգորիթմներից (PageRank, label propagation):