Machine Learning / AI
Ի՞նչ է LambdaMART-ը։
Կարո՞ղ է միայն արժեքներ պահել ցանկերի առանց։
Նկարագրեք գործակալի աշխատանքային ցիկլը: մտածողություն → գործողություն → դիտարկում → ...
Ինչպե՞ս որոշել վնասի ֆունկցիայի դերիվատը logloss և MSE համար։
Ի՞նչ է DAG-ը Airflow-ում։
Ի՞նչ է GNN-ի համար ինքնակառավարվող նախապատրաստումը։
Գրեք ֆունկցիա, որը վերադարձնում է սիմվոլը, որը հաջորդական կրկնությունների առավելագույն քանակն ունի տողում։
Ի՞նչ պաշտպանություններ եք գիտակցում prompt injection-ից։
Ի՞նչ տարբերություն կա դոմենային անվան և IP-հասցեի միջև որպես վերջնակետ:
Ի՞նչ են կոնտեքստային բանդիտները։
Ինչպե՞ս հաշվարկել A/B թեստի համար նմուշի չափը։
Ի՞նչ գրադարաններ եք օգտագործում սովորական մեքենայական ուսուցման խնդիրները լուծելու համար:
Ի՞նչ է One-Class SVM-ը։
Ի՞նչ է գործակալի երկարաժամկետ հիշողությունը և ինչպես կառուցել այն (սեղմում, վեկտոր հիշողություն):
Ինչպես օգտագործել որոնման հարցը և օգտվողի պատմությունը՝ սառը մեկնարկի ժամանակ մատակարարումը ձևավորելու համար։
Ի՞նչ դերը թիմում քեզ համար առավել մոտ է՝ ML/AI կամ ինժեներական առաջադրանքներ։
Ի՞նչ կորուստ օգտագործել դասերի անհավասարակշռության դեպքում։
Ի՞նչ առանձնահատկություններ ունի ակտիվ ուսուցումը NLP առաջադրանքներում։
Ինչպես հավասարակշռել մոդելի պատասխանման արագությունը և մոդելի չափը?
Որոնք են uplift-ի օգտագործման դեպքերը մարքեթինգում (թիրախային բնակչություն)?