Machine Learning / AI
Ի՞նչ է Elliptic Envelope-ը և մեթոդի ենթադրությունները ինչ են։
Ի՞նչ է exponential backoff-ը Airflow-ում փորձերի կրկնության ժամանակ։
Ինչպես հավաքել train/val/test բաժանումը և բենչմարկը: Ինչպես ճիշտ բաժանել տվյալները?
AI ծառայության մեջ սեսիաների պահպանումը համար դու հիշատակեցիր Redis-ը: Կան ավելի ժամանակակից լուծումներ, որոնք աջակցում են AI-հատուկ գործողություններ, ինչպես սամմարիզացիան:
Ի՞նչ է Performer-ը և ի՞նչ է պատահական հատկությունների մոտեցման գաղափարը։
Ինչպե՞ս է կոսինուսային հեռավորությունը օգնում վեկտորների սեմանտիկ մոտավորությունը չափել:
Ի՞նչ են RuBERT/RuRoBERTa-ն և որտեղ են կիրառվում:
Ինչպես իրականացնել դաշտի ավելացումը աղյուսակում հաշվարկված տվյալների համար։
Ի՞նչ է retrieval-ը հիբրիդային միավորով (խիտ + նոսր) և ինչու է խառնելը կարևոր։
Ի՞նչ է TimesNet-ը։
Ինչու բուեստինգում սովորաբար օգտագործվում են ոչ խոր ծառեր և ինչպես է ծառերի թիվը ազդում ավելորդ ուսուցման վրա։
Ի՞նչ է mixup-ը և cutmix-ը: Ինչպե՞ս են դա ազդում կանոնավորացման վրա։
ԻՆՉՊԵՍ են IPO, KTO, ORPO որպես DPO-ի այլընտրանքներ?
Ինչպես դիստիլացնել մեկ մոդել մյուսի մեջ?
Ի՞նչ տեսակների կանոնավորեցում ես գիտակցում։
Ինչպես կազմակերպել պայպլայններն ու մոդելների տեղադրումը արտադրությունում?
Ինչպե՞ս եկաք deep learning և AI: ինքդ ինչպե՞ս սկսեցիք:
Ի՞նչ են CUDA հոսքերը և ասինխրոն կատարումը։
Ի՞նչ մեծ մասերից է բաղկացած գործակալը։
Ի՞նչ է մոնոկուլյար խորության գնահատումը և որոնք են մոդելները (MiDaS, Depth Anything):