Machine Learning / AI
რომელ ანაზღაურების დიაპაზონს განიხილავთ?
რა არის ფედერაციული სწავლება მედიცინაში და რა მიზნით გამოიყენება?
რატომ აკლია სტაბილურობა?
მოყევით მაგალითი, როგორ იპოვეთ და გადაჭერი კონფლიქტული მაგალითების პრობლემა რეალურ პროექტში.
მითხარით რეგულარიზაციის გეომეტრიული მნიშვნელობა.
როგორ უვლის ხაზოვანი მოდელი თვისებების მრავალკავშირიანობას?
როგორ არის დაკავშირებული Recall და Precision, შეიძლება ერთი გაზარდო ისე, რომ მეორე არ შემცირდეს? მიანიშნეთ დავალებების მაგალითები.
როგორ მიდიხართ მოდელის ჰიპერპარამეტრების არჩევისკენ?
რა არის გადამეტებული სწავლება და როგორ შეიძლება თავიდან აიცილოს?
სად გსურთ მომავალში განვითარება, რა პროფესიული ვექტორებს გამოყოფთ საკუთარ თავზე?
თუ ინსტრუმენტი (backend) თვითონ შეცდომას უშვებდა (მაგალითად, სისტემასთან დაკავშირების დროს დროის გასვლისას), გადაეცემოდა თუ არა შეცდომის traceback-ები მოდელებს?
რა არის ბეტჩ ნორმალიზაცია?
ერთი მოთხოვნისთვის ერთ-ერთი 12 ათასი პასუხი ხომ არ არის საკმარისი, თუ ბევრი?
რა არის CAP-თეორემა?
გთხოვთ, მოგვიყევით, რა იყო კონკრეტულად ეს პროექტი და რა იყო თქვენი პასუხისმგებლობები.
გქონია გამოცდილება RecSys ან LLM-თან?
რა არის isalnum() მეთოდი და როგორ განსხვავდება ის from isalpha()?
თქვით თქვენი ანალიტიკური აგენტის შესახებ: რა აკეთებდა, ვინთვის, როგორ გამოიყურებოდა მომხმარებლის სამუშაო პროცესი?
არის თუ არა პარალელობა აგენტების შესრულებაში, თუ ყველაფერი თანმიმდევრობით იყო?
რა იქნება ROC-AUC მეტრიკის მნიშვნელობა იმ კლასიფიკატორისთვის, რომელიც ყოველთვის აძლევს 0.9 მნიშვნელობას მონაცემთა ნაკადში, რომელიც შედგება 90 დადებითი და 10 უარყოფითი მაგალითისგან?