Machine Learning / AI
დიპლომის თემაა განსაზღვრული?
რა არის set-ის ბარგის ქვეშ? რა არის ძირითადი მონაცემთა სტრუქტურა?
შეგიძლიათ ყველასთვის ხელმისაწვდომი გახადოთ (დოკუმენტი/დაფა)?
რა არის MuZero და როგორ განსხვავდება იგი AlphaZero-დან?
U-Net არქიტექტურა როგორ არის მოწყობილი?
მოდელში bias და variance რა არის?
რა არის multi-scale გამოვლენა და რატომ არის ეს საჭირო?
მოდელის სწავლების დროს მონაცემების გამტაცებლობა გქონდათ?
სორტირების ალგორითმების სირთულე რა არის?
რა სახის ჩანკინგი გამოიყენეს და რა ტიპის დოკუმენტები იყო (Word, PDF, Excel და ა.შ.)?
სისტემის ანალიტიკოსის როლი გუნდში რა არის და ვისთან კომუნიკაციას ახდენს?
რა არის HuBERT?
გახდებით თუ არა რეკომენდაციული სისტემებთან?
რა მოდელები ვიღებთ ბაგინგში როგორც ბაზისს? რა სიღრმისია ხეები?
რა არის pruning მოდელის ზომის შემცირებისათვის?
და თუ მოდელი არავალიდურ არგუმენტს აძლევდა — რა გეკეთებოდათ?
რა არის Kaplan-Meier გამოთვლელი?
შესაძლებელია თუ არა მონაცემთა გამტარობა მონაცემების ნორმალიზების დროს, სანამ ისინი ტრენინგსა და ტესტში გაიყოფა?
რა პრობლემები არსებობს long-tail კლასების გამოვლენისას?
რა გიხსნით შრომაში?