Machine Learning / AI
მხოლოდ RAG-ით ხარ თუ ზოგადად Data Science-ითაც? გსურს თუ ფროდთან ბრძოლა სფერო?
რა არის CUPED და როგორ ამცირებს ის ცვალებადობას?
რა არის პოპულარული AutoML გადაწყვეტილებები (H2O, AutoGluon, FLAML, AutoKeras)?
როგორ მოამზადეთ დოკუმენტები RAG-ისთვის (chunking, embeddings, Milvus)?
რომელი ხაზის აღიარების მოდელები (CRNN, TrOCR)?
გვითხარით XLM-R და მრავალენოვანი NLP-ის შესახებ.
რა ვაკეთებთ მონაცემებთან, რათა მივიღოთ განსხვავება მოდელებს შორის ბაგინგში?
როგორ გიყვართ სწავლა, კითხვა? გაქვთ თუ არა პირადი პროექტები Kaggle-ის გარდა?
რა არის ჰისტოგრამზე დაფუძნებული გრადიენტული ბუსტინგი?
რა არის სურათის აღწერა და რა მეტრიკები აფასებენ მას (CIDEr)?
რა გზებია მოდელის ზომის შემცირების და ხარისხის შენარჩუნებისათვის?
რა ტიპის კამერის კალიბრაციები არსებობს?
რა არის RoPE (როტაციული პოზიციური ჩაშენებები) და რა სარგებელს იძლევა?
რატომ არის საჭირო bias=False თანამედროვე LLM-ების ლინეურქა შრეებში?
რა არის მობილური აპლიკაციების მოდელების OTA განახლებების მახასიათებლები?
როგორ სწავლობენ LoRA-ს Stable Diffusion-ისთვის?
რა არის მონაცემთა დრეიფი?
როგორ გამოვიკვლიოთ ეფექტურად მსგავსი embedding-ები მილიონობით პროდუქტისგან, გამოიყენეთ Faiss ან სხვა ინდექსები?
რა არის DBT და როგორ ერწყმის ის ML-ს?
რა არის უწყვეტი ნიშნების დისკრეტიზაცია (binning) და რა მიზნით გამოიყენება?