Machine Learning / AI
GNN-ში message passing რა არის?
როგორ აღწეროთ შემთხვევითი ტყის მოდელის არქიტექტურა დამატებული ხაზოვანი მოდელით ექსტრაპოლაციისთვის?
რა არის training-serving skew და როგორ გამოვავლინოთ იგი?
რა ვარიანტებია მომხმარებლისა და კომპანიის შიდა წრეში მონაცემების გაცვლისთვის?
როგორ სწორად განაახლოთ მოდელი: შეცვალოთ ძველი ახალი მოდელით ან გამოიყენოთ უფრო გონიერი მიდგომა?
როგორ უნდა მოვიქცეთ ცარიელი სტრიქონის ფუნქციაში?
რა არის RFM ანალიზი?
რის დროს უკეთესია numpy-ს გამოყენება და როდის Python-ის სტანდარტული მონაცემთა სტრუქტურები?
არის კითხვები მონაცემებთან დაკავშირებით?
რა არის pruning LLM-ში და რა მიდგომები არსებობს (მაგნიტუდა, სტრუქტურული, SparseGPT)?
რა არის recall და precision?
როგორ ახსნიდით ამ გადაწყვეტილებას დაინტერესებულ მხარეებს სტატისტიკური მომზადების გარეშე?
რამდენია შემთხვევითი არჩევით კალათიდან თეთრი ბურთის ამოღების მაქსიმალური ალბათობა?
რა არის BLEU და რა დავალებებში გამოიყენება? რა პრობლემები აქვს ამ მეტრიკას?
თქვენ შექმენით გადაწყვეტილებები დამსაქმებლის კლიენტებისთვის — ისინი იღებდნენ და თვითონ უვლიდნენ?
როგორ გავიგოთ, როდის უნდა შევაჩეროთ სწავლა?
რატომ სწორედ ეს ნიშნები შეირჩა?
ჩვენ ჩვეულებრივ რა ძირითადი პარამეტრები ვაყენებთ DAG დავალებებისთვის და რატომ უნდა იყოს გრაფი სწორედ ასეთი (DAG-ის მაღალ დონეზე ლოგიკა)?
მეცნიერების ნარევი (MoE) რა არის და რა სარგებელი და ნაკლია მას?
როგორ დავამატოთ ახალი მონაცემთა წყარო მოკლე ისტორიით ლოგისტიკური რეგრესიისთვის?