Machine Learning / AI
რა არის Bayesian A/B ტესტირება?
მონოკულარული სიღრმის შეფასება რა არის და რა მოდელები (MiDaS, Depth Anything)?
რატომ არის MAE ნაკლებად მგრძნობიარე გამონაკლისებზე, ვიდრე MSE?
რატომ აჩერებს ინდექსები მონაცემების ჩაწერასა და განახლებას?
მინიმუმ სამი შეზღუდვა დაასახელეთ, რომლებიც მნიშვნელოვანია LLM-თან მუშაობისას ტექნოლოგიად.
მითხარი CI/CD-ის შესახებ
რატომ შეირჩა ეს მიდგომა (SentenceTransformer + კოსინუსის მსგავსება)?
როგორ მუშაობს გადაწყვეტილების ხეები და რა ხდება შეზღუდვების არარსებობისას?
გრადიენტის დაქვეითების შესახებ ისაუბრეთ: როგორ მუშაობს და რა ცვლილებები აქვს (SGD, Momentum, Adam)?
რომელ აწყობის მეთოდებს იცნობთ? რა ჯგუფები არსებობს აწყობის მეთოდების?
ReAct-აგენტის ქვეშ რა მოდელი გამოიყენეს და რატომ სწორედ ის?
რომელ მეტრიკებს გამოიყენებდით აგენტებსთვის ლიდების დანიშვნის სისტემის შეფასებისთვის?
თქვენ თვითონ გააკეთეთ ეს ყველაფერი (RAG, LoRA, ნეირონული ქსელების მუშაობა) თუ ვინმეს დაეხმარეთ?
როგორ უნდა განავითაროთ შენახვის და ძიების სისტემა 10,000 Telegram არხისთვის, სადაც დღეში 300,000 პოსტი და ლატენცია ნაკლებია 2 წამზე?
რატომ აირჩიეთ ჰიბრიდული ძიება BM25 + embeddings-ის ნაცვლად მხოლოდ კოსინუსური მანძილი?
რა არის RLHF? აღწერეთ სწავლების სამი ეტაპი.
რატომ გამოიყენება Layer Norm ტრანსფორმერში, არა Batch Norm?
რა არის meta-ფუნქციები warm-start AutoML-ისთვის?
NLP-ში რა მეტრიკები არსებობს?
პაითორთთან მუშაობდი?