Сіз тек RAG-қа қызығасыз ба, әлде жалпы Data Science-ке ме? Сізді антифрод бағыты қызықтыра ма?
Machine Learning / AI
SQL-да мекенжай мен баға толымдылығы әртүрлі екі кестеден деректерді қалай біріктіруге болады?
Құжаттарды қалай бөлуге болады? Әдетте қандай көлемдегі бөліктер таңдалады?
Градиентті бустингтің негізгі жүзеге асырылуын және олардың ерекшеліктерін білесіз бе?
Артық оқытуды болдырмаудың қандай әдістері бар және олар қалай жұмыс істейді?
Шешімнің уақыттық күрделілігі O нотациясында қандай?
Python-да мәселелерді шешу кезінде қандай құралдар мен кітапханалар қолдануға болады?
Dropout туралы айтыңыз: ол оқыту кезінде қалай жұмыс істейді және inference кезінде не болады?
Adam оптимизаторы туралы айтыңыз: ол неден тұрады?
AutoML-дің кестелік деректер үшін CV/NLP-дан айырмашылығы неде?
Энсамбль әдістерінің негізінде қандай идея жатыр? Қандай ансамбль түрлерін білесіз?
Модель метрикалары негізінде аномалияларды анықтауды қалай ұйымдастыруға болады?
Тізімді аз қайталап өту үшін шешімді қалай оңайлатуға болады?
Градиентті бустинг пен кездейсоқ орман арасындағы айырмашылық неде?
Рандомды орман мен бустингте ағаштардың тереңдігі қандай?
SwiGLU дегеніміз не және бұл активация қандай модельдерде қолданылады?
Егер нақты формуланы қолданбасақ, сызықтық регрессия мәселесін қалай шешеміз?
Позитивті және негативті объектілерді көбейткен кезде ROC AUC қалай өзгереді және неге?
3D параллелизм (деректер + тензор + құбыр) дегеніміз не?
Stacking және blending дегеніміз не?