როგორ დავგეგმოთ სისტემა ასისტენტის დავალებისთვის?
Machine Learning / AI
AutoML-ის დიდი მონაცემების შეზღუდვები რა არის?
როდის იწყებს Spark მონაცემებზე რეალურ გამოთვლებს?
გთხოვთ, დაასახელოთ ერთი უპირატესობა და ერთი ნაკლოვანება CatBoost-ისა, შედარებით LightGBM-სთან.
როგორ შევაფასოთ მოდელის ხარისხი ბიზნეს-მეტრიკებისა და მომხმარებელთა მიმოხილვების საფუძველზე?
რა არის ცვლილებების გამოვლენა სურათებს შორის?
როგორ გამოიყენოთ კითხვებისა და პასუხების ბაზა სასარგებლო ასისტენტის შექმნისთვის?
თუ დროის სერიის წინასწარმეტყველების ამოცანაში მიზანში ნულები ან დაბალი მნიშვნელობები ხვდება, რა ხარისხის მეტრიკა უკეთესია: MAPE, SMAPE თუ WAPE?
რა არის NeRF და როგორ წარმოადგენს 3D სცენებს?
როგორ გავითვალისწინოთ სიტუაცია, როდესაც სასაცილო პასუხს ბევრი ლაიქი აქვს, მაგრამ ის სწორია არა?
რომელ მონაცემთა შენახვის ვარიანტები შესაფერისია კითხვებისა და პასუხების ბაზისთვის?
რა განსხვავებაა open-domain და task-oriented დიალოგებს შორის?
გთხოვთ, უფრო დეტალურად ისაუბროთ NLP დავალებებზე, რომლებიც განახორციელეთ.
რა არის PCA-ზე დაფუძნებული ანომალია და რა ტიპის კუთხე აქვს სუბპროფილთან?
რა არის OPQ და რატომ უკეთესია ვიდრე PQ?
ხეებზე დაფუძნებული გრადიენტული ბუსტინგი შეუძლია თუ არა გადაჭარბება სასწავლო ნაკრებზე, თუ ნიშნებში მხოლოდ მიზნის დაგვიანებებია?
გაქვს დროის სერიებთან და PySpark-თან გამოცდილება?
რა არის SAM (Segment Anything) და რა რეჟიმები აქვს (პუნქტი, ყუთი, ტექსტი)?
რა არის AutoAugment და RandAugment?