როგორ უნდა მართოთ სიტუაცია, როდესაც ერთი პროდუქტი სხვადასხვა გამყიდველისგან იყიდება?
Machine Learning / AI
რა მეთოდები არსებობს ექსპერიმენტის კლასტერიზაციისთვის (კლასტერული შემთხვევითი განაწილება)?
თქვენ თვითონ განახორციელეთ თქვენი მოდელების წარმოება?
შეგიძლიათ ახსნათ, როგორ მუშაობს Early Stopping? შეიძლება ის კლასიკურ ML-ში გამოიყენოს?
დაკორ, MLflow, Airflow-თან მუშაობდი?
როგორ ზომავს სიტყვების ჩაშენების სიახლოვეს?
გვითხარით ტრანსფორმატორის არქიტექტურაზე: encoder-decoder, რა ხდება დეკოდერში?
როგორ დავგეგმოთ ავტომატური მონაცემების შეგროვება და სწავლება Airflow-ით?
Random Forest-ის შესახებ ისაუბრეთ: სწავლების მექანიზმი, როგორ ფორმირდება ხეები, როგორ კეთდება პროგნოზი კლასიფიკაციის დავალებისთვის?
AutoML-ის დიდი მონაცემების შეზღუდვები რა არის?
როგორ გამოხატულდება სუსტი მოდელები;
მაშ ასე, არასოდეს გქონია სამუშაო ადგილას end-to-end განვითარების ციკლი მონაცემების შეგროვებიდან გაყიდვამდე?
რატომ მიდიხართ თქვენი მიმდინარე სამუშაოდან?
როგორ მუშაობს კონვოლუციური ფენა?
Batch Normalization-ის შესახებ ისაუბრეთ: რა არის ეს და რატომ არის ეს საჭირო?
როგორ განვახორციელოთ ავტომატური ზარის უარყოფის ლოგიკა, როდესაც მომხმარებლისგან 15 წუთში 10-ზე მეტი ზარი ხდება?
რატომ არის L1 რეგულაცია მიდრეკილი ნულზე დაყენებისკენ, ხოლო L2 — არა? როგორ გამოითვლება ეს მათემატიკურად?
რა არის ბაგინგი?
გააზიარეთ გრძელი რეgression ალგორითმის შესახებ: როგორ არის მოწყობილი, რა სწავლება მიმდინარეობს და არსებობს თუ არა ანალიტიკური გადაწყვეტა?