Machine Learning / AI
გვითხარით TF-IDF-ის შესახებ: როგორ მუშაობს, როგორ გამოიყურება საბოლოო მატრიცა?
რეგრესიის დავალება: ბუსტინგის გამოყენებით 4 წლის მონაცემებით 5-ე წლის აქციების ფასის წინასწარმეტყველება. რა შეცდომა დავუშვით?
როდის უნდა აირჩიო LoRA და როდის მოძიება მსგავსი პოსტების მიხედვით? რამდენი მონაცემი სჭირდება თითოეულ მიდგომას?
როგორ გაუმკლავდით დიდ კონტექსტს დოკუმენტებთან მუშაობისას?
რა არის L1 და L2 რეგულარიზაცია? როგორ ეხმარება ის გადამეტებასთან ბრძოლაში?
როგორ შევინახოთ LangGraph-ის მდგომარეობაში დიდი რაოდენობით ინფორმაცია, რომელიც მიიღება API-დან, გამოვიყენოთ ის ინსტრუმენტში, მაგრამ არ გადავცეთ ზედმეტი მონაცემები LLM-ის კონტექსტში? მაგალითად, LLM ხედავს მხოლოდ სპეციალისტების ID და სახელებს, ხოლო ინსტრუმენტი იღებს მათი განრიგს და დამატებით მონაცემებს.
გააზიარე სპამის გამოვლენის პროექტი ლიდებში და کال-ცენტრის მუშაობის ოპტიმიზაცია.
შეგიძლიათ ახსნათ, როგორ მუშაობს Early Stopping? შეიძლება ის კლასიკურ ML-ში გამოიყენოს?
რა შეიძლება გაკეთდეს, როდესაც გრძელვადიანი მუშაობის დროს აგენტის კონტექსტი თანდათან ივსება?
როგორ სწორად გავყოთ train, val და test დოკუმენტური NER-ისთვის?
რატომ მიდიხართ თქვენი მიმდინარე კომპანიიდან?
როგორ შევცვალოთ მასივი კომპილაციის გარეშე?
როგორ შევქმნათ სუროგატური გასაღები სხვადასხვა ტიპის სესხის ხელშეკრულებებისთვის, სადაც ნომრები გადაკვეთილია?
რა გიბიძგებთ და რა გაწუხებთ სამუშაოში?
როგორ შეაფასეთ მრავალმხრივი სისტემა? რა მეტრიკები გამოიყენეთ?
როგორ გადავცეთ ტექნიკურად LangGraph-ში მხოლოდ მდგომარეობის ნაწილი, მთელი მდგომარეობის ნაცვლად?
რამდენი ადამიანი იყო გუნდში და რა იყო თქვენი როლი?
მითხარით თქვენი თავისუფალი დრო, ჰობი, გატაცებები გარდა ცოდნის განახლებისა.
რა ინფორმაცია ჩანს სასწავლო გრაფიკის ღერძებზე?
თქვენი პროექტის შესახებ ორი მოდელით (GigaChat და ადგილობრივი მოდელი, რომელიც სწავლობდა LoRA)