Machine Learning / AI

Ի՞նչ է bias-variance trade-off-ը և ինչպես են այն տարբեր կերպ լուծում gradient boosting-ը և պատահական անտառը։

Ի՞նչ են սփարս վեկտորները և որտեղ են դրանք հանդիպում ML/NLP-ում։

Ինչու՞ չէ է բավարար ամբողջ պահոցը ինդեքսավորել կոդային գործակալին սեմանտիկ որոնման համար:

Ի՞նչ հատկանիշներ կան DDP-ում խմբաքանակների պատրաստման և նմուշառման մեջ։

Ինչպե՞ս են տարբերակված ստատիկ մեթոդները դասի մեթոդներից Python-ում։

Ի՞նչ մեթրիկներ և գնահատման մեթոդներ եք գիտակցում RAG-ի համար։

Ինչպե՞ս լուծեցիք զգայուն տվյալների թաքցման հարցը մետրիկայի օգնականում։

Ինչպե՞ս լուծեցիք ձայնային մոդերացիայի խնդիրն՝ սովորեցրիք հատուկ մոդել։

Արդյո՞ք դասակարգման բուեստինգի միավորները կարելի է մեկնաբանել որպես դասի հավանականություններ։

Ի՞նչ է դիրքային կոդավորումը և արդյոք ներկայումս ինչ մոտեցումներ են կիրառվում: RoPE-ը որտեղ է կիրառվում?

Ինչպե՞ս է պարտադիր հարմարեցումը օգնում գտնել վատ աուդիո-տեքստային զույգեր։

Մոդերացիայի ժամանակ կարիք կար միայն ստուգել ներսում առկա լինելը, թե նաև տվյալները ստուգել տվյալների բազաների հետ?

Ինչպե՞ս է տեսք ունենում մատրիցը softmax- ից հետո QKᵀ-ի վրա: Ինչպես են նրա արժեքները բաշխված?

Ինչու՞ է օգտագործվում գրադիենտը գրադիենտ բուեստինգում, ոչ թե պարզապես ճշմարիտ և կանխատեսված տարբերությունը։