Come progettare un sistema per il compito di assistente?
Machine Learning / AI
Quali sono i limiti di AutoML sui grandi dati?
Come valutare la qualità del modello tramite metriche di business e feedback degli utenti?
Cos'è il rilevamento delle modifiche tra le istantanee?
Come considerare la situazione quando una risposta divertente ha molti like, ma non è corretta?
Se nel compito di previsione di serie temporali nel target ci sono zero o valori bassi, quale metrica di qualità è meglio usare: MAPE, SMAPE o WAPE?
In quale momento Spark inizia l'esecuzione effettiva dei calcoli sui dati?
Cos'è NeRF e come rappresenta le scene 3D?
Come utilizzare il database di domande e risposte per creare un assistente utile?
Quali opzioni di archiviazione dei dati sono adatte per un database di domande e risposte?
Nominare un vantaggio e uno svantaggio di CatBoost rispetto a LightGBM.
Parlami più nel dettaglio dei compiti di NLP che hai svolto.
Il boosting gradiente sugli alberi può extrapolare oltre il set di addestramento se nelle caratteristiche ci sono solo ritardi del target?
Hai esperienza con le serie temporali e PySpark?
Cos'è un'anomalia basata su PCA e che tipo di angolo ha con lo spazio sub?
Cos'è SAM (Segment Anything) e quali sono le sue modalità di richiesta (punto, scatola, testo)?
Cos'è OPQ e in cosa è migliore di PQ?
Cosa sono AutoAugment e RandAugment?
Qual è la differenza tra dialoghi open-domain e task-oriented?