Machine Learning / AI
რა მეთოდები გამოიყენება ნიშნების წინასწარი დამუშავებისთვის და რა პრობლემებთან გამკლავება უწევთ?
არის საჭირო რეგულაცია თავისუფალი წევრის (bias, w0)? რატომ არის w0 საერთოდ საჭირო?
რა ფუნქცია გამოიყენება ხაზოვანი რეგრესიის დროს?
როგორ ახდენს მონაცემების რაოდენობა ძიებისთვის ინდექსის არჩევაზე გავლენას?
რა ინსტრუმენტით ჩატარდა დოკუმენტების სტრუქტურული ჩანგინგი?
როგორ ჩვეულებრივ ამოწმებთ მონაცემების ხარისხსა და შესაბამისობას LoRA-ს სწავლების წინ?
როგორ შევარჩიოთ ემბედინგის ვექტორის ზომა?
რომელი კონკრეტული ბუსტინგის რეალიზაციებს იცნობთ ან რომელთან მუშაობდით?
ახლა გაქვთ ხელში შეთავაზებები/წინასწარი შეთავაზებები? რამდენად აქტიურად განიხილავთ წინადადებებს?
როგორია გუნდის არქიტექტურა და შემადგენლობა?
რა სამუშაოს ასრულებდნენ?
სერიის კავშირის ალგორითმის განხორციელება, მაგალითად, hash join?
რომელ მეთოდებს იყენებენ ბინარული კლასიფიკაციისთვის?
რა არის AlphaFold და რა არის მისი პრინციპი?
სანიშნების კოლექციის (crowdsourcing, აქტიური სწავლება) რა მახასიათებლებია?
როგორ უნდა მოვიქცეთ იეროგლიფული სიმბოლოებისა და ემოჯების დამუშავებისას ტოკენიზატორში?
რა პრობლემები წარმოიქმნება მრავალენოვან RAG-თან?
როგორ ითვლება კორლეაციის მატრიცა?
როგორ შევქმნით მონაცემთა ნაკრებს ამ ranker-ის სწავლებისთვის?
როგორ გამოიყენოთ ბოლო ხელმისაწვდომი დღის გაცვლითი კურსი შაბათ-კვირებისა და დღესასწაულებისთვის?