Machine Learning / AI
Ինչպես փոխանցել մեծ տվյալներ Airflow-ում առաջադրանքների միջև?
Որ խնդիրները լուծում են KG-ները էլեկտրոնային առևտրի կատալոգներում?
ЦианԻ՞նչ ծախսային գիտակցությամբ HPO մոտեցումներ կան։
Կպատմեք դեպքի մասին, երբ մոդելը լավ աշխատեց օֆլայն գնահատման ժամանակ, բայց վատ արդյունք տվեց արտադրությունում՝ ինչ տեղի ունեցավ և ինչ արեցիք։
AndersenԻՆչ է JEPA-ն և ինչ է համատեղ կանխատեսման գաղափարը?
Ինչպե՞ս փորձարկել LLM-գործակալը (որոշիչ փորձեր, վերարտադրություն, կեղծ գործիքներ):
Ինչպես կառավարել իրավիճակը, երբ մի ապրանք վաճառվում է տարբեր վաճառողներով:
AvitoԱշխատավարձի սպասումները և աշխատանքի ձևի նախընտրությունները?
Ի՞նչ է GET և POST հարցումների տարբերությունը։
Կարող եք պատմել ձեր աշխատանքային փորձի մասին Sber-ում?
Ինչպե՞ս կարող է Kafka օգտակար լինել այս ճարտարապետությունում։
AndersenԻ՞նչ է SegFormer և ինչպես է այն օգտագործում փոխակերպիչը։
Ի՞նչ է ռեգրեսիայում R² որոշիչ գործակիցը։
Ի՞նչ է BLIP-ը և նրա երկու փուլով ուսուցումը։
ВТБ
VKԻնչպե՞ս որոշել քանակը կլաստերների k-means-ում։
Ի՞նչ են լեյբլինգի ֆունկցիաները։
Ինչպե՞ս վավերացրին AI-գործակալը — միայն հաճախորդի բիզնես մետրիկաների վրա էին հենվում, թե օգտագործում էին լրացուցիչ մետրիկներ։
Նկարագրեք, որ դուք աշխատում եք PyTorch մոդելով և այն eval() ռեժիմում փոխելուց հետո տեսնում եք, որ 10,000 օրինակներից բաղկացած ֆիքսված փորձնական հավաքածուի մետրիկաները փոփոխվում են յուրաքանչյուր գործարկում: Դուք ֆիքսում եք պատահական թվերի գեներատորների սկզբնական վիճակը՝ վերարտադրելիության համար. որտեղ էլ կարող է թաքնված լինել փոփոխությունների աղբյուրը: բացատրեք Dropout, BatchNorm և torch.no_grad() դերերը և անվանեք մետրիկաները, որոնց միջոցով դուք կստուգեք արդյունքների կայունությունը՝ սահմանային արժեքներով:
Ինչ է կոչվում ֆակուլտետը?
OZONԻ՞նչ են ռեֆերանսից ազատ և ռեֆերանսի վրա հիմնված մետրիկաները։