რა მეთოდები არსებობს ძალიან იშვიათ მონაცემებთან მუშაობისთვის?
Machine Learning / AI
როგორ შეიძლება მომხმარებელმა გაიგოს, რომ თვისება მნიშვნელოვნად არ არის, თუ არ გამოიყენებს თვისებების მნიშვნელობას შავი ყუთის მოდელში?
რა არის მეზობლობის აგრეგაცია და რა ფუნქციებს იყენებენ (საშუალო, ჯამი, max, LSTM)?
ონლაინ რეკომენდაციების შეფასების რა მახასიათებლებია (CTR, გარდატეხა)?
როგორ ეხმარება dropout-ი ნეირონული ქსელების გადამეტების თავიდან აცილებაში?
რომელი უფრო სწრაფია, ლექსიკონში ან სიაში ძებნა, და რატომ?
რა რეგულაციის მეთოდები არსებობს არაგრაფიკული მოდელებისთვის?
რომელი რეგულაციის მეთოდები ვარგა ნეირონულ ქსელებზე?
რა არის OCR-ის წარმოების პრობლემები (დაბალი რეზოლუცია, გადახრები, ჩრდილები)?
შესაძლებელია გარანტია, რომ ხაზოვანი რეგრესია ნებისმიერი შესვლის მონაცემებისთვის განსაზღვრულ დიაპაზონში მნიშვნელობებს პროგნოზირებს?
რა განსხვავებაა ხაზოვანი რეგრესიისა და სხვა მეთოდებს შორის კატეგორიული ნიშნების მუშაობისას?
რა არის ასიმპტოტიკური სირთულე O-დიდი და Omega-დიდი?
რა არის მრავალფეროვნება და მაქსიმალური მარკინალური მნიშვნელობა (MMR)?
რა არის შეკითხვის ლოგის მაინინგი და რა სიგნალებს ამოიღებს?
რა არის A/B ტესტირება ML მოდელებისთვის და რა ბიზნეს მეტრიკები მნიშვნელოვანია?
რა არის Tensor Cores და რა ოპერაციებს აჩქარებენ?
გჭირდებათ თუ არა ნიშნების სკალირება ლინეურქი რეგრესიისა და სხვა მოდელებისთვის?
ELMo-ის ემბედინგები როგორ განსხვავდება BERT-დან?
რა არის SentencePiece და რატომ არის ის საჭირო გამიჯვნებისთვის აშკარა გამყოფების გარეშე ენებისთვის?
რა განსხვავებაა ინსტრუქციული მოდელების prompting-სა და ძირითადი LM-ების შორის?