Machine Learning / AI
Ինչպե՞ս է գծային մոդելը կառավարում հատկությունների բազմակողմանիությունը։
Ինչպե՞ս եք մոտենում մոդելի հիպերպարամետրերի ընտրությանը։
Ի՞նչ է ավելորդ ուսուցումը և ինչպես կարելի է կանխել այն:
Մի հարցի համար հարմար է 12 հազար պատասխաններից մեկը կամ շատերը:
Ի՞նչ է CAP-թեզը։
Ինչպես հասկանալ, թե համակարգը որ երկու սցենարներից (փաստաթղթեր կամ մարդիկ) պետք է աշխատի օգտվողի հարցը ստանալիս?
Պատմիր, որ վերջին աշխատավայրում որ նախագծի վրա աշխատեցիր, ինչ արեցիր, ինչ էր քո մասնաբաժինը?
Խնդրում եմ, պատմեք մեզ, թե ինչ էր հենց այն նախագիծը և ինչ էր ձեր մասնագիտությունը։
Դուք պատրաստվու՞մ եք դիտարկել մասնակի զբաղվածության և համատեղ աշխատանքի նախագծեր։
Ինչպես է տեղի ունենում FAISS ինդեքսի ինկրեմենտալ թարմացումը արտադրությունում։
Մեր մոտ կա մարդկային ռեսուրսների բաժին, որը ունի գումար և խիզախ ծրագրեր, փնտրում է գործակալ, որը գրանցում է դիմումները և պատասխանում է գիտելիքների բազայում: Ինչպե՞ս կմեկնաբանեք այս հարցը։
Ինչպե՞ս եք հետևել ամբողջ բազմաակտորային համակարգին՝ որ փուլերում են առաջանում սխալներ, լատենտություն և այլն։
Դու ունե՞ս փորձ RecSys կամ LLM-ի հետ։
Ի՞նչ է isalnum() մեթոդը և ինչպե՞ս է այն տարբերվում isalpha()-ից։
Նկարագրեք ձեր վերլուծական գործակալը՝ ինչ էր անում, ինչու, ինչպես էր օգտագործողի աշխատանքային գործընթացը։
Ինչպես հասկանալ գծային ռեգրեսիայի մոդելի արդյունքները?
Խոսեք հաջող դասական մոդելի մասին — աշխատողների արտահոսքի կանխատեսում։
Ի՞նչ կորուստային ֆունկցիա (loss) է օգտագործվում ըստ նախնական կարգավորումների ուղիղ ռեգրեսիայում:
Ինչպես կազմակերպվեց տեղեկատվության որոնումը վեկտորային բազայում: Ինչու օգտագործվեց Qdrant?
Կա՞ր էականություն գործակալների կատարումում, թե՞ ամեն ինչ հերթական էր։