რა არის გრაფი და როგორ წარმოადგინეს ნეირონული ქსელებისთვის (ადჯასენსი მტრიცა, კიდეების სია)?
Machine Learning / AI
რა არის განსხვავებითი კონფიდენციალურობა და DP-SGD?
LambdaRank რა არის?
რა არის ზედამხედველობის გარეშე სწავლება და რა მოდელები გამოიყენება?
როგორ დავამატოთ ახალი მონაცემთა წყარო მოკლე ისტორიით ლოგისტიკური რეგრესიისთვის?
რა არის გრადიენტული ბუსტინგის და შემთხვევითი ტყის განსხვავება?
როგორ უკავშირდება p-ფასი დაკვირვებულ მონაცემებს და ნულოვან ჰიპოთეზას?
რა არის პარამეტრიკული და არაპარამეტრიკული სტატისტიკური ტესტები?
როგორ დავგეგმოთ კონტროლის ჯგუფი (ნიმუშის აღება) რისკის მოდელებში?
რა არის გრადიენტული ბუსტინგი?
რა არის RoPE (როტაციული პოზიციური ჩაშენებები) და რა სარგებელს იძლევა?
რა არის autoencoder ანომალიების გამოვლენისთვის და როგორ ითვლება აღდგენის შეცდომა?
როგორ შევაფასოთ მოდელის ხარისხი ROC AUC-ით და რა ნიშნავს ცუდი ან კარგი ქულა?
GCN (გრაფის კონვოლუციური ქსელი) რა არის და რა არის მისი განახლების ფორმულა?
როგორ ავიცილოთ სემპლინგის გადახრა დამტკიცებული სესხების მოდელის სწავლებისას?
რა არის პივოტირებული ნორმალიზაცია?
რა არის FSDP (Fully Sharded Data Parallel)?
pairwise preference რა არის და როგორ ითვლება?
რა არის Twyman-ის კანონი და როგორ უნდა გაუმკლავდე მას?
რა მეტრიკები გამოიყენება რეგრესიისთვის?